标签：改变 对象 utf-8 计算机 write 效果 矢量化 row convert
1. 前言
第一次在学校机房里见到计算机，还是上古时期。计算机型号大概是LASER-310吧，有点记不清了。那会儿，显示器还是单色的，只能显示文本，每行最多显示80个字符。想看图片，印象中只能用针式打印机打印在两侧穿孔的宽行打印纸上，每个像素用一个字符表示，不同的字符代表不同的灰度，就像下图这个样子。有没有感觉到浓郁古风呢？其实，随便一张照片，十几行Python代码，你也可以打印出这样的效果，还可以保存成文件。下面，我就一步一步地演示一下。
Python用于图像处理的模块有很多，最常用的当属PIL和PyOpenCV了。本案使用PIL模块来打开图像：
1 >>> from PIL import Image 2 >>> im = Image.open(‘xufive.jpg‘) 3 >>> im.size 4 (979, 1248) 5 >>> im.mode 6 ‘RGB‘
im就是打开的图像对象，im.size是图像的分辨率，im.mode是图像模式。我们知道，计算机图像有很多种颜色模式，RGB是最常见的彩色图像模式。打印字符图片的话，需要将RGB模式转为灰度模式：
1 >>> im = im.convert(‘L‘) 2 >>> im.mode 3 ‘L‘
打印字符图片，需要考虑显示器每行显示的字符个数。假定屏幕水平分辨率为1920，每个字符宽度占8个像素，每行可以显示240个字符。综合考量，我们设定每行显示120个字符。这就需要我们将灰度图片的宽度设置为120个像素，那么图像高度的像素数height应为：
1 width = 120 2 height = int(width*im.size[1]/im.size[0])
按照新的分辨率生成图像对象：
1 >>> im = im.resize((width, height)) 2 >>> im.size 3 (120, 152)
4. 反白处理
灰度模式下，每个像素的值域范围是0~255，共有256级灰度。考虑到屏幕背景色可能是深色的，也可能是浅色的，我们需要提供图像反白处理的手段。所谓反白处理，就是用灰度最大值255减去每一个像素的灰度值作为该像素新的灰度值。遍历每一个像素，固然可以实现反白，但速度会很慢。本案使用NumPy数组的广播技术，可以显著提升处理速度。我们先把PIL图像对象转成NumPy数组：
1 >>> import numpy as np 2 >>> arr = np.array(im) 3 >>> arr.shape 4 (152, 120) 5 >>> arr.dtype 6 dtype(‘uint8‘)
需要特别说明的是，PIL对象的图像分辨率是120x152，表示图像宽度120像素，高度152像素；转成NumPy数组之后，数组的shape则是(152,120)，表示图像有152行（对应高度），120列（对应宽度）。虽然PIL对象和NumPy数组关于行列的概念不一致，但表达的物理意义是相同的。
利用NumPy数组的广播技术实现反白处理，只需一行代码，并且瞬间完成：
1 arr = 255 - arr
在显示器上，字符是由点阵组成的。每个字符的亮点（或暗点）不同，可以用来表示不同的灰度。本案使用了下面8个字符表示不同的灰度：
1 >>> chs = np.array([‘ ‘, ‘.‘, ‘-‘, ‘+‘, ‘=‘, ‘*‘, ‘#‘, ‘@‘]) 2 >>> chs.dtype 3 dtype(‘<U1‘)
8个不同的字符，只能表示8级灰度，因此需要将像素的256级灰度值转换为8级：
1 >>> arr = arr/32 2 >>> arr = arr.astype(np.uint8) 3 >>> arr.min(), arr.max() 4 (0, 7)
接下来需要将值域范围在0~7之间的每一个像素转为灰度-字符映射表中对应的字符。同样的，我们可以用两层嵌套的循环结构来完成，不过更好的选择是用NumPy数组的矢量化特性来实现。本例展示了NumPy数组非常少见的一种应用方式，我很少见到有人这样应用。
1 >>> arr = chs[arr] 2 >>> arr.shape 3 (152, 120) 4 >>> arr.dtype 5 dtype(‘<U1‘)
有了上述铺垫，打印自然是水到渠成了：
1 >>> for i in range(arr.shape[0]): 2 for j in range(arr.shape[1]): 3 print(arr[i,j], end=‘‘) 4 print()
如果在显示终端上打印不方便观看的话，还可以将字符数据保存成文件：
1 >>> with open(‘xufive.txt‘, ‘w‘) as fp: 2 for line in arr.tolist(): 3 fp.write(‘‘.join(line)) 4 fp.write(‘\n‘)
下图是输出到文本文件，在编辑器中显示的效果。
在不同的运行环境中，最终图像显示的宽高比和原图会有差异。为了抵消差异，我在下面的代码中增加了一个矫正系数k，可以通过调整这个参数，获得满意的显示效果。
# -*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image import numpy as np def print_photo(photo_file, width=120, k=1.0, reverse=False, outfile=None): """打印照片，默认120个字符宽度""" im = Image.open(photo_file).convert(‘L‘) # 打开图片文件，转为灰度格式 height = int(k*width*im.size[1]/im.size[0]) # 打印图像高度，k为矫正系数，用于矫正不同终端环境像素宽高比 arr = np.array(im.resize((width, height ))) # 转为NumPy数组 if reverse: # 反色处理 arr = 255 - arr chs = np.array([‘ ‘, ‘.‘, ‘-‘, ‘+‘, ‘=‘, ‘*‘, ‘#‘, ‘@‘]) #灰度-字符映射表 arr= chs[(arr/32).astype(np.uint8)] # 灰度转为对应字符 if outfile: with open(outfile, ‘w‘) as fp: for row in arr.tolist(): fp.write(‘‘.join(row)) fp.write(‘\n‘) else: for i in range(arr.shape[0]): # 逐像素打印 for j in range(arr.shape[1]): print(arr[i,j], end=‘ ‘) print() if __name__ == ‘__main__‘: print_photo(‘xufive.jpg‘, width=360, k=0.5, outfile=‘xufive.txt‘)
下图是在命令行窗口显示的效果。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/pypypy/p/12142134.html
