Python 实现图片转字符画，静态图、动态图都能转！
文 | 野客
来源：Python 技术「ID: pythonall」
字符画是一种由字母、标点或其他字符组成的图画，它产生于互联网时代，在聊天软件中使用较多，本文我们看一下如何将自己喜欢的图片转成字符画。
静态图片
首先，我们来演示将静态图片转为字符画，功能实现主要用到的 Python 库为 OpenCV，安装使用 pip install opencv-python 命令即可。
功能实现的基本思路为：利用聚类将像素信息聚为 3 或 5 类，颜色最深的一类用数字密集度表示，阴影的一类用横杠（-）表示，明亮部分用空白表示。
主要代码实现如下：
def img2strimg(frame, K=5):
if type(frame) != np.ndarray:
frame = np.array(frame)
height, width, *_ = frame.shape
frame_gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
frame_array = np.float32(frame_gray.reshape(-1))
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0)
flags = cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS
# 得到 labels(类别)、centroids(矩心)
compactness, labels, centroids = cv2.kmeans(frame_array, K, None, criteria, 10, flags)
centroids = np.uint8(centroids)
# labels 的数个矩心以随机顺序排列，所以需要简单处理矩心
centroids = centroids.flatten()
centroids_sorted = sorted(centroids)
# 获得不同 centroids 的明暗程度，0 为最暗
centroids_index = np.array([centroids_sorted.index(value) for value in centroids])
bright = [abs((3 * i - 2 * K) / (3 * K)) for i in range(1, 1 + K)]
bright_bound = bright.index(np.min(bright))
shadow = [abs((3 * i - K) / (3 * K)) for i in range(1, 1 + K)]
shadow_bound = shadow.index(np.min(shadow))
labels = labels.flatten()
# 将 labels 转变为实际的明暗程度列表
labels = centroids_index[labels]
# 解析列表
labels_picked = [labels[rows * width:(rows + 1) * width:2] for rows in range(0, height, 2)]
canvas = np.zeros((3 * height, 3 * width, 3), np.uint8)
# 创建长宽为原图三倍的白色画布
canvas.fill(255)
y = 8
for rows in labels_picked:
x = 0
for cols in rows:
if cols <= shadow_bound:
cv2.putText(canvas, str(random.randint(2, 9)),
(x, y), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 0.45, 1)
elif cols <= bright_bound:
cv2.putText(canvas, "-", (x, y),
cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 0.4, 0, 1)
x += 6
y += 6
return canvas
原图如下：
效果图如下：
GIF 动图
接下来我们演示将 GIF 转为字符画，功能实现主要用到的 Python 库为 imageio、Pillow，安装使用 pip install imageio/Pillow 命令即可。
功能实现的基本思路如下：
将 gif 图片的每一帧拆分为静态图片 将所有静态图片变为字符画 将所有字符画重新合成 gif
主要代码实现如下：
# 拆分 gif 将每一帧处理成字符画
def gif2pic(file, ascii_chars, isgray, font, scale):
'''
file: gif 文件
ascii_chars: 灰度值对应的字符串
isgray: 是否黑白
font: ImageFont 对象
scale: 缩放比例
'''
im = Image.open(file)
path = os.getcwd()
if(not os.path.exists(path+"/tmp")):
os.mkdir(path+"/tmp")
os.chdir(path+"/tmp")
# 清空 tmp 目录下内容
for f in os.listdir(path+"/tmp"):
os.remove(f)
try:
while 1:
current = im.tell()
name = file.split('.')[0]+'_tmp_'+str(current)+'.png'
# 保存每一帧图片
im.save(name)
# 将每一帧处理为字符画
img2ascii(name, ascii_chars, isgray, font, scale)
# 继续处理下一帧
im.seek(current+1)
except:
os.chdir(path)
# 将不同的灰度值映射为 ASCII 字符
def get_char(ascii_chars, r, g, b):
length = len(ascii_chars)
gray = int(0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b)
return ascii_chars[int(gray/(256/length))]
# 将图片处理成字符画
def img2ascii(img, ascii_chars, isgray, font, scale):
scale = scale
# 将图片转换为 RGB 模式
im = Image.open(img).convert('RGB')
# 设定处理后的字符画大小
raw_width = int(im.width * scale)
raw_height = int(im.height * scale)
# 获取设定的字体的尺寸
font_x, font_y = font.getsize(' ')
# 确定单元的大小
block_x = int(font_x * scale)
block_y = int(font_y * scale)
# 确定长宽各有几个单元
w = int(raw_width/block_x)
h = int(raw_height/block_y)
# 将每个单元缩小为一个像素
im = im.resize((w, h), Image.NEAREST)
# txts 和 colors 分别存储对应块的 ASCII 字符和 RGB 值
txts = []
colors = []
for i in range(h):
line = ''
lineColor = []
for j in range(w):
pixel = im.getpixel((j, i))
lineColor.append((pixel[0], pixel[1], pixel[2]))
line += get_char(ascii_chars, pixel[0], pixel[1], pixel[2])
txts.append(line)
colors.append(lineColor)
# 创建新画布
img_txt = Image.new('RGB', (raw_width, raw_height), (255, 255, 255))
# 创建 ImageDraw 对象以写入 ASCII
draw = ImageDraw.Draw(img_txt)
for j in range(len(txts)):
for i in range(len(txts[0])):
if isgray:
draw.text((i * block_x, j * block_y), txts[j][i], (119,136,153))
else:
draw.text((i * block_x, j * block_y), txts[j][i], colors[j][i])
img_txt.save(img)
# 读取 tmp 目录下文件合成 gif
def pic2gif(dir_name, out_name, duration):
path = os.getcwd()
os.chdir(dir_name)
dirs = os.listdir()
images = []
num = 0
for d in dirs:
images.append(imageio.imread(d))
num += 1
os.chdir(path)
imageio.mimsave(out_name + '_ascii.gif',images,duration = duration)
原图如下：
黑白效果图如下：
彩色效果图如下：
总结
本文我们利用 Python 演示了将静态图和 GIF 转为字符画的方法，大家如果有兴趣的话，可以将自己喜欢的图转一下，如果对转换效果不满意，还可以修改代码，改成自己满意的效果。
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