利用Python实现一个将图片转换成字符画的国内-创新互联
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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
网页名称:利用Python实现一个将图片转换成字符画的国内-创新互联
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