Ответ 1
Существует больше подходов к преобразованию изображений в ASCII, которые в основном основаны на использовании шрифтов с одним интервалом для простоты. Я придерживаюсь только основ:
основанная на пикселях/области (затенение)
Этот подход обрабатывает каждый пиксель области пикселей как единую точку. Идея состоит в том, чтобы вычислить среднюю интенсивность серой шкалы этой точки, а затем заменить ее символом с достаточно высокой интенсивностью на вычисленную. Для этого нам нужен некоторый список пригодных для использования символов, каждый из которых с заранее вычисленной интенсивностью позволяет назвать его символьной map
. Чтобы быстрее выбрать, какой символ является лучшим, для которого интенсивность существует двумя способами:
-
линейно распределенная карта характера интенсивности
Поэтому мы используем только те символы, которые имеют разность интенсивностей с тем же шагом. Другими словами, когда отсортировано по возрастанию, тогда:
intensity_of(map[i])=intensity_of(map[i-1])+constant;
Также, когда наша
map
символов сортируется, мы можем вычислить характер непосредственно из интенсивности (поиск не требуется)character=map[intensity_of(dot)/constant];
-
произвольная распределенная карта характера интенсивности
Таким образом, у нас есть множество полезных символов и их интенсивность. Нам нужно найти интенсивность, ближайшую к
intensity_of(dot)
Итак, если мы отсортировалиmap[]
мы можем использовать бинарный поиск, иначе нам нуженO(n)
поиск минимальной дистанционной циклы илиO(1)
словаря. Иногда для простотыmap[]
символовmap[]
может обрабатываться как линейно распределенная, что приводит к небольшим искажениям гамма-искажений, обычно невидимым в результате, если вы не знаете, что искать.
Интенсивное преобразование отлично подходит и для серо-масштабных изображений (а не только для черно-белых). Если вы выбираете точку в виде одного пикселя, результат становится большим (1 пиксель → один символ), поэтому для больших изображений выбирается область (умноженная на размер шрифта), чтобы сохранить соотношение сторон и не увеличиваться слишком сильно.
Как это сделать:
- поэтому равномерно делить изображения на (серые) пиксели или (прямоугольные) области dot 's
- вычислить интенсивность каждого пикселя/области
- замените его символом из карты символов с максимальной интенсивностью
В качестве map
символов вы можете использовать любые символы, но результат становится лучше, если символ имеет пиксели, распределенные равномерно вдоль области символов. Для начала вы можете использовать:
-
char map[10]=".,:;ox%#@";
сортируются по убыванию и притворяются линейно распределенными.
Поэтому, если интенсивность пикселя/области равна i = <0-255>
тогда символ замены будет
-
map[(255-i)*10/256];
если i==0
тогда пиксель/область будет черным, если i==127
тогда пиксель/область будет серым, а если i==255
то пиксель/область будет белым. Вы можете экспериментировать с разными символами внутри map[]
...
Здесь древний пример моего в C++ и VCL:
AnsiString m=" .,:;ox%#@";
Graphics::TBitmap *bmp=new Graphics::TBitmap;
bmp->LoadFromFile("pic.bmp");
bmp->HandleType=bmDIB;
bmp->PixelFormat=pf24bit;
int x,y,i,c,l;
BYTE *p;
AnsiString s,endl;
endl=char(13); endl+=char(10);
l=m.Length();
s="";
for (y=0;y<bmp->Height;y++)
{
p=(BYTE*)bmp->ScanLine[y];
for (x=0;x<bmp->Width;x++)
{
i =p[x+x+x+0];
i+=p[x+x+x+1];
i+=p[x+x+x+2];
i=(i*l)/768;
s+=m[l-i];
}
s+=endl;
}
mm_log->Lines->Text=s;
mm_log->Lines->SaveToFile("pic.txt");
delete bmp;
вам нужно заменить/игнорировать материал VCL, если вы не используете среду Borland/Embarcadero
-
mm_log
- это memo, где выводится текст -
bmp
- это битовая карта ввода -
AnsiString
- это строка типа VCL, индексированная форма 1, не из 0 в качествеchar*
!!!
это результат: Пример изображения интенсивности NSFW
Слева находится выход ASCII art (размер шрифта 5px), а на правом изображении - несколько раз. Как вы видите, на выходе больше пикселя → символ. если вы используете более крупные области вместо пикселей, то масштаб меньше, но, конечно, выход менее визуально приятен. Этот подход очень прост и быстрый для кодирования/обработки.
Когда вы добавляете более продвинутые вещи, такие как:
- автоматизированные вычисления карт
- автоматический выбор размера пикселя/области
- корректировка соотношения сторон
Затем вы можете обрабатывать более сложные изображения с лучшими результатами:
здесь результат в соотношении 1:1 (увеличение для просмотра персонажей):
Разумеется, для выборочной выборки вы теряете мелкие детали. Это изображение того же размера, что и первый пример, выбранный с областями:
Немного расширенный пример интенсивности интенсивности NSFW
Как вы можете видеть, это больше подходит для больших изображений
Подбор символов (гибрид между затенением и сплошным искусством ASCII)
Этот подход пытается заменить область (не более одиночных пиксельных точек) с характером с одинаковой интенсивностью и формой. Это приводит к лучшим результатам даже при использовании больших шрифтов по сравнению с предыдущим подходом, с другой стороны, этот подход, конечно, немного медленнее. Есть больше способов сделать это, но основная идея - вычислить разницу (расстояние) между областью изображения (dot
) и визуализированным символом. Вы можете начать с наивной суммы абс-разницы между пикселями, но это приведет к не очень хорошим результатам, потому что даже сдвиг в 1 пиксель сделает расстояние большим, вместо этого вы можете использовать корреляцию или разные показатели. Общий алгоритм почти такой же, как и предыдущий подход:
- поэтому равномерно делить изображение на (серого) прямоугольные области dot 's
- в идеале с тем же соотношением сторон, что и отображаемые символы шрифта (он сохранит пропорции, не забывайте, что символы обычно перекрывают бит по оси x)
- вычислить интенсивность каждой области (
dot
) - замените его символом из символьной
map
с ближайшей интенсивностью/формой
Как вычислить расстояние между символом и точкой? Это самая сложная часть этого подхода. Экспериментируя, я развиваю этот компромисс между скоростью, качеством и простотой:
-
Разделить область символов на зоны
- вычислить отдельную интенсивность для левой, правой, верхней, нижней и центральной зон каждого символа из вашего алфавита преобразования (
map
) - нормализуют все интенсивности, поэтому они независимы от размера области
i=(i*256)/(xs*ys)
- вычислить отдельную интенсивность для левой, правой, верхней, нижней и центральной зон каждого символа из вашего алфавита преобразования (
-
изображение источника процесса в областях прямоугольника
- (с тем же соотношением сторон, что и целевой шрифт)
- для каждой области вычислить интенсивность таким же образом, как в пуле 1
- найти самое близкое соответствие от интенсивностей в алфавите преобразования
- выходной символ
Это результат для размера шрифта = 7px
Как вы можете видеть, результат визуально приятен даже при использовании большего размера шрифта (пример предыдущего подхода был с размером шрифта 5 пикселей). Выходной сигнал примерно того же размера, что и входное изображение (без увеличения). Лучшие результаты достигаются, потому что персонажи ближе к оригинальному изображению не только по интенсивности, но и по общей форме, поэтому вы можете использовать более крупные шрифты и все еще сохранять детали (вплоть до грубой).
Здесь полный код для конверсионного приложения на основе VCL:
//---------------------------------------------------------------------------
#include <vcl.h>
#pragma hdrstop
#include "win_main.h"
//---------------------------------------------------------------------------
#pragma package(smart_init)
#pragma resource "*.dfm"
TForm1 *Form1;
Graphics::TBitmap *bmp=new Graphics::TBitmap;
//---------------------------------------------------------------------------
class intensity
{
public:
char c; // character
int il,ir,iu,id,ic; // intensity of part: left,right,up,down,center
intensity() { c=0; reset(); }
void reset() { il=0; ir=0; iu=0; id=0; ic=0; }
void compute(DWORD **p,int xs,int ys,int xx,int yy) // p source image, (xs,ys) area size, (xx,yy) area position
{
int x0=xs>>2,y0=ys>>2;
int x1=xs-x0,y1=ys-y0;
int x,y,i;
reset();
for (y=0;y<ys;y++)
for (x=0;x<xs;x++)
{
i=(p[yy+y][xx+x]&255);
if (x<=x0) il+=i;
if (x>=x1) ir+=i;
if (y<=x0) iu+=i;
if (y>=x1) id+=i;
if ((x>=x0)&&(x<=x1)
&&(y>=y0)&&(y<=y1)) ic+=i;
}
// normalize
i=xs*ys;
il=(il<<8)/i;
ir=(ir<<8)/i;
iu=(iu<<8)/i;
id=(id<<8)/i;
ic=(ic<<8)/i;
}
};
//---------------------------------------------------------------------------
AnsiString bmp2txt_big(Graphics::TBitmap *bmp,TFont *font) // charcter sized areas
{
int i,i0,d,d0;
int xs,ys,xf,yf,x,xx,y,yy;
DWORD **p=NULL,**q=NULL; // bitmap direct pixel access
Graphics::TBitmap *tmp; // temp bitmap for single character
AnsiString txt=""; // output ASCII art text
AnsiString eol="\r\n"; // end of line sequence
intensity map[97]; // character map
intensity gfx;
// input image size
xs=bmp->Width;
ys=bmp->Height;
// output font size
xf=font->Size; if (xf<0) xf=-xf;
yf=font->Height; if (yf<0) yf=-yf;
for (;;) // loop to simplify the dynamic allocation error handling
{
// allocate and init buffers
tmp=new Graphics::TBitmap; if (tmp==NULL) break;
// allow 32bit pixel access as DWORD/int pointer
tmp->HandleType=bmDIB; bmp->HandleType=bmDIB;
tmp->PixelFormat=pf32bit; bmp->PixelFormat=pf32bit;
// copy target font properties to tmp
tmp->Canvas->Font->Assign(font);
tmp->SetSize(xf,yf);
tmp->Canvas->Font ->Color=clBlack;
tmp->Canvas->Pen ->Color=clWhite;
tmp->Canvas->Brush->Color=clWhite;
xf=tmp->Width;
yf=tmp->Height;
// direct pixel access to bitmaps
p =new DWORD*[ys]; if (p ==NULL) break; for (y=0;y<ys;y++) p[y]=(DWORD*)bmp->ScanLine[y];
q =new DWORD*[yf]; if (q ==NULL) break; for (y=0;y<yf;y++) q[y]=(DWORD*)tmp->ScanLine[y];
// create character map
for (x=0,d=32;d<128;d++,x++)
{
map[x].c=char(DWORD(d));
// clear tmp
tmp->Canvas->FillRect(TRect(0,0,xf,yf));
// render tested character to tmp
tmp->Canvas->TextOutA(0,0,map[x].c);
// compute intensity
map[x].compute(q,xf,yf,0,0);
} map[x].c=0;
// loop through image by zoomed character size step
xf-=xf/3; // characters are usually overlaping by 1/3
xs-=xs%xf;
ys-=ys%yf;
for (y=0;y<ys;y+=yf,txt+=eol)
for (x=0;x<xs;x+=xf)
{
// compute intensity
gfx.compute(p,xf,yf,x,y);
// find closest match in map[]
i0=0; d0=-1;
for (i=0;map[i].c;i++)
{
d=abs(map[i].il-gfx.il)
+abs(map[i].ir-gfx.ir)
+abs(map[i].iu-gfx.iu)
+abs(map[i].id-gfx.id)
+abs(map[i].ic-gfx.ic);
if ((d0<0)||(d0>d)) { d0=d; i0=i; }
}
// add fitted character to output
txt+=map[i0].c;
}
break;
}
// free buffers
if (tmp) delete tmp;
if (p ) delete[] p;
return txt;
}
//---------------------------------------------------------------------------
AnsiString bmp2txt_small(Graphics::TBitmap *bmp) // pixel sized areas
{
AnsiString m=" ''.,:;i+o*%&$#@"; // constant character map
int x,y,i,c,l;
BYTE *p;
AnsiString txt="",eol="\r\n";
l=m.Length();
bmp->HandleType=bmDIB;
bmp->PixelFormat=pf32bit;
for (y=0;y<bmp->Height;y++)
{
p=(BYTE*)bmp->ScanLine[y];
for (x=0;x<bmp->Width;x++)
{
i =p[(x<<2)+0];
i+=p[(x<<2)+1];
i+=p[(x<<2)+2];
i=(i*l)/768;
txt+=m[l-i];
}
txt+=eol;
}
return txt;
}
//---------------------------------------------------------------------------
void update()
{
int x0,x1,y0,y1,i,l;
x0=bmp->Width;
y0=bmp->Height;
if ((x0<64)||(y0<64)) Form1->mm_txt->Text=bmp2txt_small(bmp);
else Form1->mm_txt->Text=bmp2txt_big (bmp,Form1->mm_txt->Font);
Form1->mm_txt->Lines->SaveToFile("pic.txt");
for (x1=0,i=1,l=Form1->mm_txt->Text.Length();i<=l;i++) if (Form1->mm_txt->Text[i]==13) { x1=i-1; break; }
for (y1=0,i=1,l=Form1->mm_txt->Text.Length();i<=l;i++) if (Form1->mm_txt->Text[i]==13) y1++;
x1*=abs(Form1->mm_txt->Font->Size);
y1*=abs(Form1->mm_txt->Font->Height);
if (y0<y1) y0=y1; x0+=x1+48;
Form1->ClientWidth=x0;
Form1->ClientHeight=y0;
Form1->Caption=AnsiString().sprintf("Picture -> Text ( Font %ix%i )",abs(Form1->mm_txt->Font->Size),abs(Form1->mm_txt->Font->Height));
}
//---------------------------------------------------------------------------
void draw()
{
Form1->ptb_gfx->Canvas->Draw(0,0,bmp);
}
//---------------------------------------------------------------------------
void load(AnsiString name)
{
bmp->LoadFromFile(name);
bmp->HandleType=bmDIB;
bmp->PixelFormat=pf32bit;
Form1->ptb_gfx->Width=bmp->Width;
Form1->ClientHeight=bmp->Height;
Form1->ClientWidth=(bmp->Width<<1)+32;
}
//---------------------------------------------------------------------------
__fastcall TForm1::TForm1(TComponent* Owner):TForm(Owner)
{
load("pic.bmp");
update();
}
//---------------------------------------------------------------------------
void __fastcall TForm1::FormDestroy(TObject *Sender)
{
delete bmp;
}
//---------------------------------------------------------------------------
void __fastcall TForm1::FormPaint(TObject *Sender)
{
draw();
}
//---------------------------------------------------------------------------
void __fastcall TForm1::FormMouseWheel(TObject *Sender, TShiftState Shift,int WheelDelta, TPoint &MousePos, bool &Handled)
{
int s=abs(mm_txt->Font->Size);
if (WheelDelta<0) s--;
if (WheelDelta>0) s++;
mm_txt->Font->Size=s;
update();
}
//---------------------------------------------------------------------------
Это простая форма приложения (Form1
) с одним TMemo mm_txt
в нем. Он загружает изображение "pic.bmp"
, затем согласно разрешению выбирает, какой подход использовать для преобразования в текст, который сохраняется в "pic.txt"
и отправляется в памятку для визуализации. Для тех, у кого нет VCL, игнорировать материал VCL и заменить AnsiString
любым строковым типом, который у вас есть, а также Graphics::TBitmap
с любым растровым или образным классом, которым вы располагаете, с возможностью доступа к пикселям.
Очень важно отметить, что это использует настройки mm_txt->Font
поэтому убедитесь, что вы установили:
-
Font->Pitch=fpFixed
-
Font->Charset=OEM_CHARSET
-
Font->Name="System"
чтобы сделать эту работу должным образом, шрифт не будет обрабатываться как однострочный. Колесо мыши просто изменяет размер шрифта вверх/вниз, чтобы увидеть результаты по разным размерам шрифта
[Заметки]
- см. визуализацию портфолио Word
- использовать язык с возможностью растрового/файлового доступа и вывода текста
- настоятельно рекомендую начать с первого подхода, так как очень легко проложить вперед и просто, и только затем переходить ко второму (что может быть сделано как модификация первого, так что большая часть кода остается такой же, как и в любом случае)
- Это хорошая идея для вычисления с инвертированной интенсивностью (черные пиксели являются максимальным значением), поскольку стандартный предварительный просмотр текста на белом фоне, что приводит к гораздо лучшим результатам.
- вы можете поэкспериментировать с размером, подсчетом и расположением зон подраздела или использовать вместо этого некоторую сетку, например
3x3
.
Сравнение [Edit1]
Наконец, это сравнение между двумя подходами на одном и том же входе:
Зеленые точки с изображениями помечены с подходом № 2, а красные - с номером 1, размером 6
пикселей. Как вы можете видеть на изображении лампочки, чувствительный к форме подход намного лучше (даже если # 1 выполняется на 2x увеличенном исходном изображении).
[Edit2] классное приложение
При чтении новых новых вопросов у меня появилась идея отличного приложения, которое захватывает выбранную область рабочего стола и постоянно подает ее на конвертер ASCIIart и просматривает результат. После часа кодирования это сделано, и я настолько доволен результатом, что мне просто нужно добавить его здесь.
ОК приложение состоит из всего 2 окон. Первое главное окно - это, в основном, мое старое окно конвертера без выбора и предварительного просмотра изображения (все это в нем). Он имеет только настройки предварительного просмотра и преобразования ASCII. Второе окно - это пустая форма с прозрачной внутри для выбора области захвата (без каких-либо функций).
Теперь по таймеру я просто захватил выбранную область по форме выбора, передал ее конверсии и просмотрел ASCIIart.
Таким образом, вы заключите область, которую хотите преобразовать в окне выбора, и просмотрите результат в главном окне. Это может быть игра, зритель,... Это выглядит так:
Так что теперь я могу смотреть даже видео в ASCIIart для удовольствия. Некоторые из них действительно приятные :).
[Edit3]
Если вы хотите попытаться реализовать это в GLSL, посмотрите на это: