这篇文章将为大家详细讲解有关利用Python 实现一个将图片转换成字符画的国内，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

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字符画是一种由字母、标点或其他字符组成的图画，它产生于互联网时代，在聊天软件中使用较多，本文我们看一下如何将自己喜欢的图片转成字符画。

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

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