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前言

??ASCII文本圖形源頭是19世紀后期出現的打字機文本圖形。在20世紀60年代，計算機有了較弱的圖形處理硬件，ASCII被用于表示圖形。今天，ASCII文本圖形繼續作為因特網上的一種表現形式，你可以在網上找到各種創意的例子。

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一、學習目標及步驟

??這個項目用Python創建一個程序，從圖像生成ASCII文本圖形。該程序讓你指定輸出文本序列的寬度，并設置垂直比例因子。它也支持兩種灰度值到ASCII字符的映射：稀疏的10級映射和更精細校正的70級映射。
??要從圖像生成ASCII文本圖像，需要學習如何做到以下幾點：

• 用Pillow將彩色圖像轉換成灰度圖像，它是Python的圖像庫（PIL）的一個分支；
• 使用numpy計算灰度圖像的平均亮度；
• 用一個字符串作為灰度值的快速查找表。
  下面是程序生成ASCII文本圖形的步驟：
  
  1.?將輸入的圖形裝成灰度；
  2.?將圖像分成M×N個小塊；
  3.?修正M（行數），以匹配圖像和字體的橫縱比；
  4.?計算每一個小塊圖像的平均亮度，然后為每個小塊查找合適的ASCII字符；
  5.?匯集各行的ASCII字符串，將他們打印到文件，形成最終圖像。

二、代碼

1.引入庫

代碼如下（示例）：

import argparse
import numpy as np
from PIL import Image

2.定義灰度等級和網格

??先定義兩種灰度等級作為全局值，分別是70級，10級，這兩個值保存為字符串，從最黑暗變到最亮，用于將亮度值轉換為ASCII字符。

# 70 levels of gray
gscale1 = "$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,\"^.y' "

# 10 leves of gray
gscale2 = "@%#*+=-:. "

??既然有了灰度梯度，就可以準備圖像了。下面的代碼打開圖像，并分割成網格：

# 打開圖像并轉換為灰度
image = Image.open(filename).convert('L')
# 存儲圖像尺寸
W, H = image.size[0], image.size[1]
# 計算平鋪寬度
w = W/cols
# 根據字體的縱橫比和比例計算平鋪高度
h = w/scale
# 計算要在最終網格中使用的行數
rows = int(H/h)

??比例系數確定每個小塊的大小，以匹配用于顯示文字的字體的橫縱比，這樣最終圖像不會失真。scale的值可以作為參數傳入，或者設置位默認值0.43，在用Courier顯示結果時，效果最好。

3.計算平均亮度

??計算灰度圖像中每一小塊的平均亮度。函數getAverageL()完成。

def getAverageL(image):
    # 以numpy數組的形式獲取圖像
    im = np.array(image)
    # 得到尺寸
    w, h = im.shape
    # 獲得平均值
    return np.average(im.reshape(w*h))

??圖像小塊作為PIL Image對象傳入，將 image轉換成一個numpy數組，此時 im成為一個二維數組，包含每個像素的亮度。保存該圖像的尺寸（寬度和高度)。numpy.average()計算該圖像中的亮度平均值，做法是用numpy.reshape()先將維度為寬和高(w,h)的二維數組轉換成扁平的一維，其長度是寬度乘以高度(w*h)。然后numpy.average()調用對這些數組值求和并計算平均值。

4.從圖像生成ASCII內容

# ASCII圖像是字符串的列表
aimg = []
# 生成平鋪尺寸列表
for j in range(rows):
    y1 = int(j * h)
    y2 = int((j + 1) * h)
    # 更正最后一個平鋪方塊
    if j == rows - 1:
        y2 = H
    # 追加一個空字符串
    aimg.append("")
    for i in range(cols):
    	# 裁剪圖像以適合平鋪
        x1 = int(i * w)
        x2 = int((i + 1) * w)
        # 更正最后一個平鋪方塊
        if i == cols - 1:
            x2 = W
        # 裁剪圖像以將其平鋪提取到另一個圖像對象中
        img = image.crop((x1, y1, x2, y2))
        # 獲得平均亮度
        avg = int(getAverageL(img))
        # 在ascii字符中查找平均灰度值
        if moreLevels:
            gsval = gscale1[int((avg * 69) / 255)]
        else:
            gsval = gscale2[int((avg * 9) / 255)]
        # 將ascii字符附加到字符串
        aimg[j] += gsval

??在程序的這一部分，ASCII圖像先作為一個字符串列表保存并初始化。接下來，按計算好的圖像小塊行數迭代遍歷，計算每個圖像小塊的起始和結束y坐標。雖然這些是浮點運算，但在傳給圖像裁剪方法之前，將它們截斷為整數。接著，因為只有當圖像的寬度是列數的整數倍時，圖像分割成小塊時，邊緣的小塊才有相同的大小，所以在最后一行校正小塊的y坐標，將y坐標設置為圖像的實際高度。這樣做確保了圖像頂部的邊緣不被截斷。然后為ASCII 圖像添加一個空字符串，作為一種緊湊的方式來表示圖像的當前行。接下來會填充這個字符串（將字符串作為字符的列表)。
??計算每個小塊的左、右x坐標，為最后一小塊校正x坐標，原因和校正y坐標時一樣。然后用 image.crop()提取圖像小塊，然后將該小塊傳入getAverageL()函數，取得小塊的平均亮度。將平均亮度值從[0，255]縮小至[0，9]（默認10級灰度梯度值的范圍)。然后，用 gscale2（保存的梯度字符串）作為查找表，找到對應的ASCII 值。然后類似，不同之處在于，只有命令行標志設置為使用70級梯度時，才會用它。最后，在文本行中添加找到的ASCII 值 gsval，代碼循環，直到處理完所有行。

5.類初始化定義

descStr = "This program converts an image into ASCII art."
# 添加預期參數
parser = argparse.ArgumentParser(description=descStr)
parser.add_argument('--file', dest='imgFile', required=False)
parser.add_argument('--scale', dest='scale', required=False)
parser.add_argument('--out', dest='outFile', required=False)
parser.add_argument('--cols', dest='cols', required=False)
parser.add_argument('--morelevels', dest='moreLevels', action='store_true')

??指定圖像文件輸入的選項(唯一必須的參數)，設置垂直比例因子，設置輸出文件名，設置ASCII輸出中的文本列數。在行，添加–morelevels選項，讓用戶選擇更多層次的灰度梯度。

6.將ASCII文本圖形字符串寫入文本文件

# 打開一個新文件
f = open(outFile, 'w')
# 將列表中的每個字符串寫入新文件
for row in aimg:
    f.write(row + '\n')
# 關閉文件
f.close()

??使用內置的 open()方法，打開一個新的文本文件用于寫入。然后迭代遍歷列表中的每個字符串，將它寫入文件，關閉文件對象，釋放系統資源。

三、完整代碼

import argparse
from PIL import Image
import numpy as np
# 70 leves of gray
gscale1 = "$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,\"^.y' "
# 10 leves of gray
gscale2 = "@%#*+=-:. "
def getAverageL(image):
    # 以numpy數組的形式獲取圖像
    im = np.array(image)
    # 得到尺寸
    w, h = im.shape
    # 獲得平均值
    return np.average(im.reshape(w*h))
def covertImageToAscii(filename, cols, scale, moreLevels):
    global gscale1, gscale2
    # 打開圖像并轉換為灰度
    image = Image.open(filename).convert('L')
    # 存儲圖像尺寸
    W, H = image.size[0], image.size[1]
    # print("input image dims: %d * %d" % (W, H))
    # 計算平鋪寬度
    w = W/cols
    # 根據字體的縱橫比和比例計算平鋪高度
    h = w/scale
    # 計算要在最終網格中使用的行數
    rows = int(H/h)
    # print("col: %d, row: %d" % (cols, rows))
    # print("tile dims: %d * %d" % (w, h))
    if cols > W or rows > H:
        # print("Image too small for specified cols!")
        exit(0)
    # ASCII圖像是字符串的列表
    aimg = []
    # 生成平鋪尺寸列表
    for j in range(rows):
        y1 = int(j * h)
        y2 = int((j + 1) * h)
        # 更正最后一個平鋪方塊
        if j == rows - 1:
            y2 = H
        # 追加一個空字符串
        aimg.append("")
        for i in range(cols):
            # 裁剪圖像以適合平鋪
            x1 = int(i * w)
            x2 = int((i + 1) * w)
            # 更正最后一個平鋪方塊
            if i == cols - 1:
                x2 = W
            # 裁剪圖像以將其平鋪提取到另一個圖像對象中
            img = image.crop((x1, y1, x2, y2))
            # 獲得平均亮度
            avg = int(getAverageL(img))
            # 在ascii字符中查找平均灰度值
            if moreLevels:
                gsval = gscale1[int((avg * 69) / 255)]
            else:
                gsval = gscale2[int((avg * 9) / 255)]
            # 將ascii字符附加到字符串
            aimg[j] += gsval
    return aimg
def main(imgFile, scale=0.52, cols=65, outFile='out.txt'):
    descStr = "This program converts an image into ASCII art."
    # 添加預期參數
    parser = argparse.ArgumentParser(description=descStr)
    parser.add_argument('--file', dest='imgFile', required=False)
    parser.add_argument('--scale', dest='scale', required=False)
    parser.add_argument('--out', dest='outFile', required=False)
    parser.add_argument('--cols', dest='cols', required=False)
    parser.add_argument('--morelevels', dest='moreLevels', action='store_true')
    args = parser.parse_args()
    if args.outFile:
        outFile = args.outFile
    if args.scale:
        scale = float(args.scale)
    if args.cols:
        cols = int(args.cols)
    # print('generating ASCII art ...')
    aimg = covertImageToAscii(imgFile, cols, scale, args.moreLevels)
    # 打開一個新文件
    f = open(outFile, 'w')
    # 將列表中的每個字符串寫入新文件
    for row in aimg:
        print(row)
        f.write(row + '\n')
    # 關閉文件
    f.close()
    # print("ASCII art written to %s" % outFile)
if __name__ == '__main__':
    main('fxp.jpg')

四、運行結果

??在這個項目中，我們學習了如何從任意的輸入圖像生成ASCII文本圖形，還學習了計算平均亮度值，將圖片轉換成灰度，以及如何基于灰度值用字符替換一小塊圖像，對比原圖和運行結果圖，代碼基本運行成功。(其實代碼也是閑著沒事給某個小姑娘寫的，順便學習一下python語法)

參考代碼：https://github.com/electronut/pp/blob/master/ascii/ascii.py