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Wie konvertiert man Bilder mit C in ASCII-Grafik: Intensitätsbasiert vs. Zeichenanpassung?

DDD
Freigeben: 2024-11-04 00:07:30
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How to Convert Images to ASCII Art Using C  : Intensity-Based vs. Character Fitting?

Bild-zu-ASCII-Art-Konvertierung mit C

Dieser Ansatz verwendet monoproportionale Schriftarten und kann Graustufenbilder verarbeiten.

Pixel-/Flächenintensitätsbasierte Konvertierung (Schattierung)

  • Teilen Sie das Bild in Pixel oder rechteckige Bereiche (Punkte).
  • Berechnen Sie die durchschnittliche Graustufenintensität für jeden Punkt.
  • Ersetzen Sie jeden Punkt durch ein Zeichen mit der größten Intensität.
  • Verwenden Sie eine Zeichentabelle, um Zeichen mit Intensitäten zu verknüpfen.
  • Die resultierende ASCII-Grafik behält das Seitenverhältnis und bei Intensitätsverteilung des Originalbildes.

Zeichenanpassung (Hybrid-Ansatz)

Diese Methode versucht, Bereiche im Bild nicht nur anhand der Intensität mit Zeichen abzugleichen aber auch auf die Form.

  • Teilen Sie das Bild in rechteckige Bereiche mit demselben Seitenverhältnis wie die Zielschriftart.
  • Teilen Sie jedes Zeichen in der Schriftart in Zonen (links, rechts, oben). , unten, Mitte).
  • Berechnen Sie die Intensität für jede Zone im Bild und in der Schriftart.
  • Finden Sie das Zeichen, das am besten zur Intensität und Form des Bildbereichs passt.
  • Das Ergebnis ist eine optisch ansprechendere ASCII-Grafik mit größeren Schriftarten, wobei Details erhalten bleiben.

Beispielcode für die Zeichenanpassung

<code class="c++">class intensity {
    char c;
    int il, ir, iu, id, ic;

    void compute(DWORD **p, int xs, int ys, int xx, int yy) {
        // Compute intensities for left, right, up, down, and center zones
        ...
    }
};

AnsiString bmp2txt_big(Graphics::TBitmap *bmp, TFont *font) {
    // Character sized areas
    ...
}</code>
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Vergleich

  • Intensitätsbasierte Konvertierung: Einfach zu implementieren, schnell, erzeugt eine große Ausgabe mit Pixel-zu-Zeichen-Zuordnung. Geeignet für größere Bilder.
  • Zeichenanpassung: Langsamer, komplexer, liefert bessere Ergebnisse auch bei größeren Schriftarten. Behält Form und Details für Gesichter und einige komplexe Bilder bei.

Tipps

  • Verwenden Sie Schriftarten mit fester Teilung (z. B. System) mit einem OEM-Zeichensatz .
  • Experimentieren Sie mit verschiedenen Zeichenkarten und Zonenlayouts.
  • Erwägen Sie die umgekehrte Intensität, bei der schwarze Pixel den maximalen Wert haben, für eine bessere Textvorschau auf weißem Hintergrund.

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Quelle:php.cn
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