图片转ASCII字符图案的原理(可调整亮度对比度宽高度)

原创

仁扬

发布于 2023-06-22 09:25:42

3930

文章被收录于专栏：仁扬笔记仁扬笔记

来, 先看效果哈哈哈哈!

演示地址: http://ascii-picture.imlht.com/

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"""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""          "$$$$$$$$$$$$"                                &$$$""@$$$
""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""0""             $$$$$$$$$$$$                                 "$$~"""$$$
"""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""              ."$$$$$$$$$$h                                  &$,$##$$0
"""""""""""""""""""""""""""""""""""""""                 ""$$$$$$$$@"                                   0~$-,$$$
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"""""""""""""""""""""""""""""""""""              ""        $$$$0h0$                         "" ""  "    $$$ """
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"""""""""""""""""""""""""""""""""""       "      ""         $$$$$$$         "              """  """     "$$$""0
"""""""""""""""""""""""""""&"""""""              ""         "$$$$$$       ""              ."".  .".      $$$00h

平时看代码会看到很多标点符号的字符拼起来的图案, 特别有趣, 像kong(一个高性能API网关), 除了源代码里面有图案, 命令行也藏了彩蛋:

Kong, the biggest ape in town

    /\  ____
    <> ( oo )
    <>_| ^^ |_
    <>   @    \
   /~~\ . . _ |
  /~~~~\    | |
 /~~~~~~\/ _| |
 |[][][]/ / [m]
 |[][][[m]
 |[][][]|
 |[][][]|
 |[][][]|
 |[][][]|
 |[][][]|
 |[][][]|
 |[][][]|
 |[][][]|
 |[|--|]|
 |[|  |]|
 ========
==========
|[[    ]]|
==========

上面这个图案, 只是停留在外形轮廓上, 而我今天要玩的会深入一点: 基于图片的灰度值来生成图案. 此时的图片不单单有轮廓, 还有光影效果, 也就是素描中提及的黑白灰.

原理实际上挺简单的, 在白色背景下, 字符 $ 会有比较大面积的黑, 而字符 + 相对就淡了很多, 毫无疑问, 空格就是纯白了. 所以, 只要把一些字符按照 白, 灰, 黑 排序, 并把这些字符映射为 0-255 的灰度值, 就可以根据图片生成更生动的字符画了.

至于这些字符按照灰度排序, 已经有人帮我们做好了, 具体可以查看这个Demo, 是用 Python 写的:

ascii_char = list("$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,\"^`'. ")

看到这里, 是时候拿起 Python 干起来了! 可以照着链接在自己电脑跑一下, 制作一些白色背景的表情包, 但如果是照片的话会发现很糊, 根本看不清, 于是我拿出神器 Photoshop 调整了 亮度 和 对比度, 尽量调高点, 生成的图案会清晰一些.

每次都去 Photoshop 调整真是繁琐, 每次失败了, 得重新用命令行生成, 然后看生成的图案怎么样, 一直重复这个步骤...而且宽度和高度都需要手工指定...所以萌生了这个想法: 把这些重复繁琐的操作, 交给界面去处理好了! 所以后面的代码都是用 JavaScript 实现的.

OK, 我们先扯回来, 说下灰度的映射算法, 也是很容易理解的, 上面的字符一共有 69 个, 0-255 一共有 256 个字符, 计算出比率 ratio 然后直接把字符取出来即可:

/**
 * ASCII Charset
 *
 * @type {String}
 */
const charset = "$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,\"^`'. ";

/**
 * 69/256
 *
 * @type {Number}
 */
const ratio = charset.length / 256;

/**
 * 颜色值转换为 ASCII 字符
 *
 * @param  {Number}   r        R
 * @param  {Number}   g        G
 * @param  {Number}   b        B
 * @param  {Number}   a        A
 * @param  {Number}   type     类型
 * @return {String}            ASCII 字符
 */
export const rgba_to_char = (r, g, b, a, type) => {
  if (a === 0) return ' ';
  r = Math.round(a / 255 * r);
  g = Math.round(a / 255 * g);
  b = Math.round(a / 255 * b);
  return charset[ Math.round( ratio * rgb_to_gray(r, g, b, type) ) ] || ' ';
};

根据灰度生成字符, 那灰度怎么来的? 扒了挺多资料, 总体来说有几个公式, 具体可以看这篇文章

Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114

上面的 Python 代码用的是这个公式, 参考知乎:

Gray = 0.2126 R' + 0.7152 G' + 0.0722 B'

还有另一种, 这个是我实验后发现的, 用这个方法生成的图案细节会多一些, 大家也可以试试看. 算法是比较复杂的, 基本原理是将 RGB 色彩转为 XYZ 色彩, 再从 XYZ 转到 Lab. Lab颜色空间中的L分量用于表示像素的亮度, 最小值是0(纯黑), 最大值是100(纯白), 而a表红绿, b表黄蓝. 我们需要的是灰度值算法, 所以只需L分量就可以了.

再加上平均值, 最大值, 只取绿色通道, 一共就有6种算法, 代码实现如下:

/**
 * 颜色值转换为灰度
 *
 * @param  {Number} r    R
 * @param  {Number} g    G
 * @param  {Number} b    B
 * @param  {Number} type 类型
 * @return {Number}      灰度值
 */
const rgb_to_gray = (r, g, b, type) => {
  switch (type) {
    case 1:
      return g;
    case 2:
      return Math.max(r, g, b);
    case 3:
      return Math.round((r + g + b) / 3);
    case 4:
      return Math.round(0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * b);
    case 5:
      return Math.round(0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b);
    case 6:
      // https://github.com/antimatter15/rgb-lab/blob/master/color.js
      // https://github.com/markusn/color-diff/blob/master/lib/convert.js
      r /= 255;
      g /= 255;
      b /= 255;
      r = (r > 0.04045) ? Math.pow((r + 0.055) / 1.055, 2.4) : r / 12.92;
      g = (g > 0.04045) ? Math.pow((g + 0.055) / 1.055, 2.4) : g / 12.92;
      b = (b > 0.04045) ? Math.pow((b + 0.055) / 1.055, 2.4) : b / 12.92;
      let x = (r * 0.4124 + g * 0.3576 + b * 0.1805) / 0.95047;
      let y = (r * 0.2126 + g * 0.7152 + b * 0.0722) / 1.00000;
      let z = (r * 0.0193 + g * 0.1192 + b * 0.9505) / 1.08883;
      x = (x > 0.008856) ? Math.pow(x, 1 / 3) : (7.787 * x) + 16 / 116;
      y = (y > 0.008856) ? Math.pow(y, 1 / 3) : (7.787 * y) + 16 / 116;
      z = (z > 0.008856) ? Math.pow(z, 1 / 3) : (7.787 * z) + 16 / 116;
      return Math.round(255 / 100 * ((116 * y) - 16));
  }
};

OK, 目前我们已经实现了彩色的像素值变成ASCII字符, 接下来要解决一个问题, 调整图像的亮度和对比度, 同样也是有公式的, 参考链接:

bitmap() {
  return this.data.map((x, i) => {
    if ((i+1) % 4 === 0) {
      // alpha
      return x;
    }
    // http://blog.csdn.net/hbaizj/article/details/17376857
    const B = this.brightness / 100;
    const c = this.contrast / 100;
    const k = Math.tan( (45 + 44 * c) / 180 * 3.1416 );
    return [x - 127.5 * (1 - B)] * k + 127.5 * (1 + B);
  });
}

最后, 我们只需把用户选择的图片, 转换为 RGB 值, 加上亮度对比度, 宽度高度的变换, 就大功告成了:

onchange() {
  const files = document.getElementById('file').files;
  if (!files || files.length === 0) return;
  const that = this;
  let fr = new FileReader();
  fr.onload = function (event) {
    let img = new Image();
    img.onload = function () {
      let c = document.createElement('canvas');
      if (!that.width && !that.height) {
        that.width = img.width;
        that.height = img.height;
      } else if (!that.width) {
        that.width = Math.round(img.width * (that.height / img.height));
      } else if (!that.height) {
        that.height = Math.round(img.height * (that.width / img.width));
      }
      c.width = that.width;
      c.height = that.height;
      let ctx = c.getContext('2d');
      ctx.drawImage(img, 0, 0, that.width, that.height);
      that.data = ctx.getImageData(0, 0, that.width, that.height).data;
    }
    img.src = event.target.result;
  }
  fr.readAsDataURL(files[0]);
}