python 字符复制图片

闲来无事，找到些python的有趣示例
原文
看看效果图

下面贴出源代码

import cv2
import random
import numpy as np


def img2strimg(frame, K=6):
    """
    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地表示，阴影的一类用“-”横杠表示，明亮部分空白表示。
    ---------------------------------
    frame：需要传入的图片信息。可以是opencv的cv2.imread()得到的数组，也可以是Pillow的Image.read()。
    K：聚类数量，推荐的K为3或5。根据经验，3或5时可以较为优秀地处理很多图像了。若默认的K=5无法很好地表现原图，请修改为3进行尝试。若依然无法很好地表现原图，请换图尝试。 （ -_-|| ）
    ---------------------------------
    聚类数目理论可以取大于等于3的任意整数。但水平有限，无法自动判断当生成的字符画可以更好地表现原图细节时，“黑暗”、“阴影”、”明亮“之间边界在哪。所以说由于无法有效利用更大的聚类数量，那么便先简单地限制聚类数目为3和5。
    """
    if type(frame) != np.ndarray:
        frame = np.array(frame)

    height, width, *_ = frame.shape  # 有时返回两个值，有时三个值
    frame_gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    frame_array = np.float32(frame_gray.reshape(-1))

    # 设置相关参数。
    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)。
    # 如第一行6个像素labels=[0,2,2,1,2,0],则意味着6个像素分别对应着 第1个矩心、第3个矩心、第3、2、3、1个矩心。
    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，0最暗。
    labels = centroids_index[labels]
    # 列表解析，每2*2个像素挑选出一个，组成（height*width*灰）数组。
    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)
    canvas.fill(255)  # 创建长宽为原图三倍的白色画布。

    # 因为 字体大小为0.45时，每个数字占6*6个像素，而白底画布为原图三倍
    # 所以 需要原图中每2*2个像素中挑取一个，在白底画布中由6*6像素大小的数字表示这个像素信息。
    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


if __name__ == '__main__':
    fp = r"D:\m2.jpg"
    # 图片位置
    img = cv2.imread(fp)
    # 若字符画结果不好，可以尝试更改K为3。若依然无法很好地表现原图，请换图尝试。 -_-||
    str_img = img2strimg(img)
    cv2.imwrite("result.jpg",str_img)

这里fp对应的图片位置，换掉即可