Python 圖片轉字符畫是一個非常簡單但實用的小程序。既可以練手熟悉Python，也可以擁有很好的Zhuang Bi效果。
既然是要將圖像轉成字符串，那么很明顯的，必須要用到的就是Python的圖像處理庫，也就是大名鼎鼎的PIL，通過PIL讀取圖片的像素信息（灰度圖是一維，如果是彩圖則有RGB三個維度），再將所選擇的字符串與灰度值（像素值）對應，然后輸出。
圖片轉字符串總體來說可以有兩種實現方法：
- 輸出圖片形式。創建一個空白圖像，在圖像上直接在像素上填上字符串。這種方式可以輸出彩色圖像。
- 輸出文本形式。這種形式也就是傳統的字符畫。如果是灰度圖，直接讀取灰度值，創建字符串與灰度值的映射，寫入文本並保存。如果是RGB彩圖，則將彩色圖轉換為灰度圖，在映射灰度值與字符串，寫入並輸出。
但要知道的是，不管用哪一種方式來進行圖片的轉換。都需要用PIL庫對圖片進行讀取。
From PIL import Image
img = Image.open("image.jpg") # 讀取文件
img_width = img.size[0] # 提取照片寬度
img_height = img.size[1] # 提取照片高度
通過上面的圖像完成了對圖像的讀取以及尺寸信息的提取。為下面的工作做准備。下面的生成字符畫的部分則根據兩種不同實現方法有不同的代碼。
輸出圖片形式
輸出圖片格式字符畫的核心就是創建空白圖片，映射像素值與字符串，將字符串畫在之前所創建的空白圖像上。這一步需要用到ImageFont和ImageDraw模塊。
創建空白圖片部分：
create_array = np.ndarray([img_height,img_width,3],np.unit8)
create_array[:,:,:] = 255
上面這段代碼是從ndarray對象創建了一張像素值為255的空白圖像。
完整代碼：
from PIL import Image
from PIL import ImageDraw,ImageFont
import numpy as np
import os
def img2char(img_path):
im = Image.open(img_path) # 讀取文件
img_width = im.size[0] # 提取照片寬度
img_height = im.size[1] # 提取照片高度
pix = im.load() # 提取像素值（輸出pixel對象）
print("The width of original Image is: %d, the height is %d" % (img_width,img_height))
# 創建圖像大小的三維數組
# 將數組內數值設為255 （空白圖像）
create_array = np.ndarray([img_height,img_width,3], np.uint8)
create_array[:,:,:] = 255
# 從數組創建圖片
create_img = Image.fromarray(create_array)
# 創建要繪制的類和字符串
chart = list("EVA this is Asuka ! ")
font = ImageFont.truetype("arial.ttf", 15, encoding='unic')
pix_count = 0 # 統計像素數量，初始值設為0
sample_step = 5 # 采樣步長，因為原始圖片過大，不用每個像素都采。
len_chart = len(chart) # 字符串長度
Draw = ImageDraw.Draw(create_img) # 創建圖片繪制對象
for x in range(img_width):
for y in range(img_height):
if x % sample_step == 0 and y % sample_step == 0:
# 按像素和采樣率，將字符串繪制入前面所創建的空白圖像
Draw.text([x,y], chart[pix_count % len_chart], pix[x,y], font)
print(pix_count)
pix_count +=1
# 保存圖像
create_img.save("str_image.jpg")
return create_img
img2char("image.jpg")
輸出結果：
可以看到，用這種方法可以話說RGB彩色字符圖。根據采樣步長的不同也可以調整圖像的精細程度。
輸出文本文件
文本文件相比於上一個方法的缺點就是只能夠處理灰度圖 （因為最終文件的格式是.txt），所以第一步就應該是將彩色圖像灰度化。RGB與灰度的轉換可以使用下面的公式：\(gray = 0.2126*r + 0.7152*g+0.0722*b\)
或者直接調用PIL庫里的自動轉換函數Image.convert來實現RGB與灰度的自動轉換。其他部分就比較簡單了，對應字符串與灰度值，寫入文本，保存輸出。
完整代碼：
from PIL import Image
import numpy as np
import os
char_list = '''@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,"^`'. '''
def get_char(gray_pix):
length = len(char_list) # 確定字符串長度
unit = 256.0/length # 分配每個字符占據的灰度值段
return char_list[int((((length-1)*gray_pix))/256.0)] # 對應灰度值與字符
img_path = 'image2.jpg'
img = Image.open(img_path)
img_widht = img.size[0]
img_height = img.size[1]
# 縮放圖片（因為有些圖片太大所以需要縮放
img = img.resize((int(img_widht*0.75),int(img_height*0.5)),Image.NEAREST)
img_gray = np.array(img.convert('L'),'f') # 彩色圖轉灰度圖
# 創建文本文檔並在相對應的位置寫入對應字符
text = " "
for i in range(int(img_height*0.5)):
for j in range(int(img_widht*0.75)):
text = text + get_char(img_gray[i,j])
text = text + '\n'
# print(text)
text_name = "str_image2" + ".txt"
with open (text_name,"w") as f:
f.write(text)
# f.close()
輸出結果：
可以看到無論是那種方法輸出，結果都還是不錯的。