BitmapToASCii

图片转ASCII艺术
本文介绍了一个使用C#实现的将彩色图片转换为ASCII字符画的方法。通过调整字符集和采样大小,可以改变输出的艺术效果。该方法适用于不同类型的图片,并提供了一种简单的方式来创建文本形式的图像。
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;

namespace PicToASCii
{
    public static class ASCiiHelper
    {
        public static string Generate(Bitmap bitmap, int rowSize, int colSize, int type)
        {
            StringBuilder result = new StringBuilder();
            char[] charset = { ' ', '.', ',', ':', ';', 'i', '1', 'r', 's', '5', '3', 'A', 'H', '9', '8', '&', '@', '#' };
            if (type == 1)
            {
                //charset = new char[] { '8', '9', '6', '4', '3', '5', '7', '0', '2', '1', '.',' ' };
                charset = new char[] { ' ', '.', '1', '2', '0', '7', '5', '3', '4', '6', '9', '8' };
            }
            else if (type == 2)
            {
                charset = new char[] { '丶', '卜', '乙', '日', '瓦', '車', '馬', '龠', '齱', '龖' };
            }
            int bitmapH = bitmap.Height;
            int bitmapW = bitmap.Width;
            for (int h = 0; h < bitmapH / rowSize; h++)
            {
                int offsetY = h * rowSize;
                for (int w = 0; w < bitmapW / colSize; w++)
                {
                    int offsetX = w * colSize;
                    float averBright = 0;
                    for (int j = 0; j < rowSize; j++)
                    {
                        for (int i = 0; i < colSize; i++)
                        {
                            try
                            {
                                Color color = bitmap.GetPixel(offsetX + i, offsetY + j);
                                averBright += color.GetBrightness();
                            }
                            catch (ArgumentOutOfRangeException)
                            {
                                averBright += 0;
                            }
                        }
                    }
                    averBright /= (rowSize * colSize);
                    int index = (int)(averBright * charset.Length);
                    if (index == charset.Length)
                        index--;
                    result.Append(charset[charset.Length - 1 - index]);
                }
                result.Append("\r\n");
            }
            return result.ToString();
        }
    }
}

  

转载于:https://www.cnblogs.com/ZaraNet/p/9434014.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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