hands on from csdn

ascii_art.py

#https://blog.csdn.net/u014636245/article/details/83661559
#pip install opencv-python (cv2) matplotlib numpy
#先定义颜色和对应的16进制值
based = range(0,16)
based_palette = [
    "%02x" %l    #转为16进制
    for l in based
]

colored = [0] + [0x5f + 40 * n for n in range(0, 5)]    #array combined [0, 95, 135, 175, 215, 255]
colored_palette = [
    "%02x%02x%02x" % (r, g, b)    #转为16进制
    for r in colored
    for g in colored
    for b in colored
]

grayscale = [0x08 + 10 * n for n in range(0, 24)]
grayscale_palette = [
    "%02x%02x%02x" % (a, a, a)
    for a in grayscale 
]

color_256 = based_palette + colored_palette + grayscale_palette 
#生成一个字典
color_dict={color:i for (i,color) in enumerate(color_256)}
#color_dict={}
#for index,name in enumerate(color_256):
#    color_dict[name]=index
#首先定义函数，利用颜色字典将RGB颜色转换为真彩对应数值
def cvtrgb(rgb,color_dict):
    xx=''
    #根据上面生成的颜色字典来，对于不同取值区间赋予不同的值
    for i in range(3):
        if rgb[i]<95:
            xx+= '00'
        elif rgb[i]<135:
            xx+= '5f'
        elif rgb[i]<175:
            xx+= '87'
        elif rgb[i]<215:
            xx+= 'af'
        elif rgb[i]<225:
            xx+= 'd7'
        else:
            xx+= 'ff'
        name =  ''.join(xx)
    
    value = color_dict[name]
    return value 

#随后对输入图进行遍历，将所有的RGB值转换为相应的真彩值
def cvtimg(img,color_dict):
    ascii_img = np.array(img[:,:,0],dtype=np.string_)
    for h in range(img.shape[0]):
        for w in range(img.shape[1]):
            ascii_img[h,w] = cvtrgb(img[h,w,:],color_dict)   #调用换色函数
    return ascii_img  #返回值中每一个像素已经是真彩值
def img_color_ascii(img,r=3):
    #img: input img
    #r:  raito params #由于不同控制台的字符长宽比不同，所以比例需要适当调整。
    #window cmd：r=3/linux console r=
    
    grays = "@%#*+=-:. "   #由于控制台是白色背景，所以先密后疏/黑色背景要转置一下
    gs = 10                #10级灰度
    #grays2 = "$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-_+~i!lI;:,\"^.` "
    #gs2 = 67              #67级灰度

    #宽（列）和高（行数）
    w = img.shape[1]
    h = img.shape[0]
    ratio = r*float(w)/h  #调整长宽比-根据终端改变r

    scale = w // 100    #缩放尺度/取值步长，向下取整，每100/50个像素取一个 值越小图越小(scale 越大)

    for y in range(0, h, int(scale*ratio)):  #根据缩放长度 遍历高度 y对于h，x对应w
        strline=''
        for x in range(0, w, scale):  #根据缩放长度 遍历宽度
            idx=img[y][x] * gs // 255  #获取每个点的灰度  根据不同的灰度填写相应的 替换字符
            if idx==gs:
                idx=gs-1  #防止溢出
			######改变这里，将真彩值利用命令行格式化输出赋予
            color_id = "\033[38;5;%sm%s"%(img[y][x],grays[2])      #输出！
            strline+= color_id #按行写入控制台
        print(strline)
#导入图片
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
img0 = cv2.imread('Nymphs_and_Satyr.jpg')
img =cv2.cvtColor(img0,cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
#plt.show()
#使用前面定义的颜色字典，颜色转换函数cvtrgb和图像映射哈数cvtimg
ass = cvtimg(img,color_dict)
ass = np.array(ass,dtype=np.int)  #将array转化为int类型
img_color_ascii(ass,2.5)          #彩色绘图函数,r=2.5调整比例,由于命令行行距存在需要微调r因子