1. 前言
第一次在学校机房里见到计算机,还是上古时期。计算机型号大概是LASER-310吧,有点记不清了。那会儿,显示器还是单色的,只能显示文本,每行最多显示80个字符。想看图片,印象中只能用针式打印机打印在两侧穿孔的宽行打印纸上,每个像素用一个字符表示,不同的字符代表不同的灰度,就像下图这个样子。有没有感觉到浓郁古风呢?其实,随便一张照片,十几行Python代码,你也可以打印出这样的效果,还可以保存成文件。下面,我就一步一步地演示一下。

2. 打开图片,转为灰度模式

Python用于图像处理的模块有很多,最常用的当属PIL和PyOpenCV了。本案使用PIL模块来打开图像:

 >>> from PIL import Image
>>> im = Image.open('xufive.jpg')
>>> im.size
(979, 1248)
>>> im.mode
'RGB'

im就是打开的图像对象,im.size是图像的分辨率,im.mode是图像模式。我们知道,计算机图像有很多种颜色模式,RGB是最常见的彩色图像模式。打印字符图片的话,需要将RGB模式转为灰度模式:

 >>> im = im.convert('L')
>>> im.mode
'L'

3. 改变分辨率

打印字符图片,需要考虑显示器每行显示的字符个数。假定屏幕水平分辨率为1920,每个字符宽度占8个像素,每行可以显示240个字符。综合考量,我们设定每行显示120个字符。这就需要我们将灰度图片的宽度设置为120个像素,那么图像高度的像素数height应为:

 width = 120
height = int(width*im.size[1]/im.size[0])

按照新的分辨率生成图像对象:

 >>> im = im.resize((width, height))
>>> im.size
(120, 152)

4. 反白处理
灰度模式下,每个像素的值域范围是0~255,共有256级灰度。考虑到屏幕背景色可能是深色的,也可能是浅色的,我们需要提供图像反白处理的手段。所谓反白处理,就是用灰度最大值255减去每一个像素的灰度值作为该像素新的灰度值。遍历每一个像素,固然可以实现反白,但速度会很慢。本案使用NumPy数组的广播技术,可以显著提升处理速度。我们先把PIL图像对象转成NumPy数组:

 >>> import numpy as np
>>> arr = np.array(im)
>>> arr.shape
(152, 120)
>>> arr.dtype
dtype('uint8') 

需要特别说明的是,PIL对象的图像分辨率是120x152,表示图像宽度120像素,高度152像素;转成NumPy数组之后,数组的shape则是(152,120),表示图像有152行(对应高度),120列(对应宽度)。虽然PIL对象和NumPy数组关于行列的概念不一致,但表达的物理意义是相同的。

利用NumPy数组的广播技术实现反白处理,只需一行代码,并且瞬间完成:

 arr = 255 - arr

5. 确定灰度-字符映射表

在显示器上,字符是由点阵组成的。每个字符的亮点(或暗点)不同,可以用来表示不同的灰度。本案使用了下面8个字符表示不同的灰度:

 >>> chs = np.array([' ', '.', '-', '+', '=', '*', '#', '@'])
>>> chs.dtype
dtype('<U1')

8个不同的字符,只能表示8级灰度,因此需要将像素的256级灰度值转换为8级:

 >>> arr = arr/32
>>> arr = arr.astype(np.uint8)
>>> arr.min(), arr.max()
(0, 7)

6. 灰度转字符

接下来需要将值域范围在0~7之间的每一个像素转为灰度-字符映射表中对应的字符。同样的,我们可以用两层嵌套的循环结构来完成,不过更好的选择是用NumPy数组的矢量化特性来实现。本例展示了NumPy数组非常少见的一种应用方式,我很少见到有人这样应用。

 >>> arr = chs[arr]
>>> arr.shape
(152, 120)
>>> arr.dtype
dtype('<U1')

7. 打印

有了上述铺垫,打印自然是水到渠成了:

 >>> for i in range(arr.shape[0]):
for j in range(arr.shape[1]):
print(arr[i,j], end='')
print()

8. 保存为文件

如果在显示终端上打印不方便观看的话,还可以将字符数据保存成文件:

 >>> with open('xufive.txt', 'w') as fp:
for line in arr.tolist():
fp.write(''.join(line))
fp.write('\n')

下图是输出到文本文件,在编辑器中显示的效果。

9. 完整代码

在不同的运行环境中,最终图像显示的宽高比和原图会有差异。为了抵消差异,我在下面的代码中增加了一个矫正系数k,可以通过调整这个参数,获得满意的显示效果。

# -*- coding: utf-8 -*-

from PIL import Image
import numpy as np def print_photo(photo_file, width=120, k=1.0, reverse=False, outfile=None):
"""打印照片,默认120个字符宽度""" im = Image.open(photo_file).convert('L') # 打开图片文件,转为灰度格式
height = int(k*width*im.size[1]/im.size[0]) # 打印图像高度,k为矫正系数,用于矫正不同终端环境像素宽高比
arr = np.array(im.resize((width, height ))) # 转为NumPy数组
if reverse: # 反色处理
arr = 255 - arr chs = np.array([' ', '.', '-', '+', '=', '*', '#', '@']) #灰度-字符映射表
arr= chs[(arr/32).astype(np.uint8)] # 灰度转为对应字符 if outfile:
with open(outfile, 'w') as fp:
for row in arr.tolist():
fp.write(''.join(row))
fp.write('\n')
else:
for i in range(arr.shape[0]): # 逐像素打印
for j in range(arr.shape[1]):
print(arr[i,j], end=' ')
print() if __name__ == '__main__':
print_photo('xufive.jpg', width=360, k=0.5, outfile='xufive.txt')

下图是在命令行窗口显示的效果。

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