먼저 그레이스케일을 시뮬레이션하는 데 문제가 있습니다. 공식은 다음과 같습니다.
1 |
Gray = 0.2126 × R + 0.7152 × G + 0.0722 × B |
이것은 다루기 쉽습니다. 물론 RGB 모드에서는 256x256x256의 색상 범위가 256의 회색조 범위로 변환되지만 문자는 여전히 일대일 대응이 아닙니다. 여러 회색조에 해당하는 문자 하나를 사용하여 이 문제를 해결할 수 있습니다.
먼저 다음을 포함하여 PIL 라이브러리를 설치해야 합니다.
Python 2인 경우 pip install PIL
을 실행하세요. pip install PIL
。
如果是Python 3,运行 pip install pillow
。
接下来直接上代码吧:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 |
from PIL import Image #设置显示的字符集 ascii_char = list("$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,\"^`'. ") WIDTH = 130 HEIGHT = 50 def get_char(r,g,b,alpha = 256): if alpha == 0: return ' ' length = len(ascii_char) gray = int(0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b) unit = (255.0 + 1)/length return ascii_char[int(gray/unit)] if __name__ == '__main__': img = "E:/WindowsDocuments/G7/Desktop/1.png" im = Image.open(img) im = im.resize((WIDTH,HEIGHT), Image.NEAREST) txt = "" for i in range(HEIGHT): for j in range(WIDTH): txt += get_char(*im.getpixel((j,i))) txt += '\n' print(txt) |
如果想要输出到文件,可以在定义的部分,加上想要保存的文件名 OUTPUT = 'output.txt'
pip install Pillow
를 실행하세요. 파일로 출력하고 싶다면 정의 부분
OUTPUT에 저장하고 싶은 파일 이름을 추가하면 됩니다. = 'output.txt'
, 그리고 마지막에 다음을 입력합니다:
위 내용은 Python을 사용하여 그림을 문자 그림으로 변환하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

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Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

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