本文实例为大家分享了python实现趣味图片字符化的具体代码,供大家参考,具体内容如下
主要使用PIL库
先放效果图:
代码如下:
#coding=utf-8 from PIL import Image ascii_char = list('MW$#@%&KERTYOJKLUIC{}*mnxgouic()<>\!~:;^·.') def get_char(r,b,g,alpha = 256): if alpha==0: return ' ' gray = int(0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 *b) unit = 256 / len(ascii_char) return ascii_char[int(gray/unit)] def main(): chage_image=input("请输入待转化照片的名字") im = Image.open(chage_image) width, height = im.width,im.height #im = im.resize((width,height)) txt = "" #存放待写入的字符 使用NotePad+ 缩放观看 for i in range(height): for j in range(width): txt += get_char(*im.getpixel((j, i))) txt += '\n' input_file_name = chage_image[:-4]+".txt" print(input_file_name) with open(input_file_name,"w") as f: f.write(txt) print (input_file_name[:-4],"制作完成!") if "__name__" =="__main__": main()
其他类似这种制作的原理都是一样的,效果的差异,主要是对ascii_char列表里字符排列,
原则上,那些字符能给人视觉上占的面积大的排前面,占比少的排后面,列表元素越多,生成的图片细节越细腻。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
标签:
python,图片,字符化
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2025年01月11日
2025年01月11日
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