20242317 2024-2025-2 《Python程序设计》实验四报告
20242317 2024-2025-2 《Python程序设计》实验四报告
课程：《Python程序设计》
班级：2423
姓名：林楚皓
学号：20242317
实验教师：王志强
实验日期：2025年5月14日
必修/选修：公选课
前言
这几天有我的不少好朋友陆续过生日，通过观察他们生日祝福的朋友圈，发现他们的朋友圈文案喜欢用符号组成蛋糕的形状（类似于颜文字），例如这样：
这给我提供了一个实验思路。是否可以通过特定的方法将字符组成特定的文字、照片或者图画？我通过百度了解到一些关于ASCII Arts（ASCII文本图形艺术）的简单介绍。
ASCII艺术是一种通过组合ASCII字符（如字母、数字、标点符号等）创造图像或图案的艺术形式，起源于早期计算机终端的文本界面时代，以字符的形状、密度和排列模拟图像的明暗、轮廓和细节，具有像素化逻辑和视觉抽象的特点，其创作方式包括手工绘制和工具生成，曾在BBS和早期互联网社区流行，如今作为复古元素应用于现代设计、编程界面等场景，还衍生出Unicode艺术等扩展形式，是技术历史与创意表达结合的独特数字艺术。
经过进一步了解，目前ASCII Arts有两种实现方式，即基于图像灰度的ASCII图像生成方法（Tone-based Method）、基于字符本身特征的ASCII图像生成方法（Structure-based Method）。其中，基于图像灰度的方法比较普适通用，且与基于字符本身特征的方法相比相对更易实现。
一、实验内容
（一）实验目标
本次实验旨在实现一个功能丰富、灵活性高的图像转ASCII字符画程序，通过对图像进行灰度处理、分块计算和字符映射，将用户输入的图片转换为由ASCII文字图形艺术。程序支持多种用户自定义选项，包括灰度级别、字体比例、ASCII文本列数（生成的ASCII文本图像分辨率）、亮度反转、自定义字符映射等，以满足不同用户的需求和创意。
（二）实验步骤
1. 定义两个不同级别的灰度字符集，用于后续图像到字符的映射；
2. 读取输入图像并将其转换为灰度图像；
3. 将图像分割为若干小块，计算每块的平均灰度值；
4. 根据每块的平均灰度值，选择对应的字符进行映射；
5. 将映射后的字符按行列排列，生成最终的ASCII字符画；
6. 定义命令行选项，支持用户自定义输出文件、长宽拉伸比例、列数、灰度级别、亮度反转和自定义字符映射等；
7. 将生成的ASCII字符画保存到指定的文本文件中。
二、实验过程及结果
（一）实验过程
1. 安装必要的库
本次实验需要用到Pillow库来读取图像，还将使用numpy库中的函数来计算图像中亮度的平均值。现在需要安装Pillow和numpy库。
2. 灰度字符集定义
在图像处理中，灰度值是描述像素亮度的指标，范围通常从0（黑色）到255（白色）。为了将图像转换为ASCII字符画，需要定义一组字符使之能够从视觉上反映不同的灰度级别。通常，密度较高的字符（如“@”、“#”）用于表示较暗的区域，而密度较低的字符[如“.”、“ ”（空格）]用于表示较亮的区域。
# 默认灰度字符集
# 70级灰度字符集（从深到浅）
gscale1 = r"$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,\"^`'. "
# 10级灰度字符集（简单版）
gscale2 = '@%#*+=-:. '
这里定义了两个灰度字符集：
（1）gscale1包含70个字符，提供了更精细的灰度级别表示；
（2）gscale2包含10个字符，提供了较粗略的灰度级别表示。
在这一步骤，用户可以通过--map参数指定自定义字符梯度（见步骤7），例如@$%^.，程序会根据用户提供的字符集进行灰度映射，增加了创作的灵活性。
3. 图像读取与预处理
在处理图像之前，我们需要先读取图像并将其转换为灰度图像。灰度图像只包含亮度信息，不包含颜色信息，这简化了后续的处理过程。
# 打开图片并转成灰度图
image = Image.open(fileName).convert('L')
W, H = image.size # 获取宽高
print("原图尺寸: %d x %d" % (W, H))
这部分代码使用PIL库的Image.open()函数打开图像文件，并使用convert('L')方法将图像转换为灰度模式，然后获取图像的宽度和高度并打印出来，方便用户了解图像的基本信息。
4. 图像分块与灰度计算（支持亮度反转）
为了将图像转换为ASCII字符画，需要将图像分割成若干小块，每个小块对应最终字符画中的一个字符。然后计算每个小块的平均灰度值，作为该区域亮度的代表值。并且，该函数还支持亮度反转功能，允许用户使用--invert命令行（见步骤7）将生成的ASCII字符画进行黑白反转。
def getAverageL(image, invert=False):
"""
计算图片块的平均灰度值
invert: 是否反转亮度值
"""
im = np.array(image) # 转成numpy数组
w, h = im.shape # 获取宽高
avg = np.average(im.reshape(w * h)) # 计算平均值
if invert:
avg = 255 - avg
return avg
getAverageL()函数接收一个图像块作为输入，首先将其转换为numpy数组以便进行高效的数值计算，然后将二维数组重塑为一维数组，并使用np.average()函数计算所有像素值的平均值，得到该图像块的平均灰度值。当invert参数为True时，平均灰度值会被反转（255-avg）。
5. 字符映射（支持自定义梯度）
根据每个图像块的平均灰度值选择合适的字符来表示该区域的亮度：灰度值越高（越亮），选择的字符越稀疏；灰度值越低（越暗），选择的字符越密集。同时，支持使用自定义字符梯度进行映射。
# 使用自定义字符映射（如果有）
if custom_map:
gradient = custom_map
else:
gradient = gscale1 if moreLevels else gscale2
# ...
# 根据灰度值选择对应字符
gsval = gradient[int((avg * (len(gradient)-1)) / 255)]
这里根据用户是否选择使用更精细的灰度级别（--moreLevels参数），选择不同的字符集进行映射。对于70级灰度字符集，将256个灰度级别（0～255）映射到70个字符上；对于10级灰度字符集，则映射到10个字符上；如果是自定义字符映射，则具体映射公式为int((avg * (n-1)) / 255)，其中avg是平均灰度值，n是字符集的长度。
6. 字符画生成
将图像分割成小块并计算每个小块的对应字符后，需要将这些字符按行列排列，生成最终的ASCII字符画。
# 逐行处理图片
for j in range(rows):
y1 = int(j * h) # 当前行开始位置
y2 = int((j + 1) * h) # 当前行结束位置
# 最后一行特殊处理
if j == rows - 1:
y2 = H
aimg.append("") # 添加新行
# 处理当前行的每一列
for i in range(cols):
x1 = int(i * w) # 当前列开始位置
x2 = int((i + 1) * w) # 当前列结束位置
# 最后一列特殊处理
if i == cols - 1:
x2 = W
# 裁剪出当前字符对应的图片块
img = image.crop((x1, y1, x2, y2))
avg = int(getAverageL(img, invert)) # 计算平均灰度（可能反转）
# 根据灰度值选择对应字符
gsval = gradient[int((avg * (len(gradient)-1)) / 255)]
aimg[j] += gsval # 把字符添加到当前行
return aimg # 返回ASCII艺术结果
这段代码通过双重循环遍历图像的每一行和每一列，对于每个字符位置，计算其对应的图像区域坐标，裁剪出该区域的图像块，计算其平均灰度值，并映射到对应的字符。最后将所有字符按行组合成一个列表返回。
7. 为程序定义命令行
为了使程序更加灵活易用，可以通过定义一些命令行参数解析功能，允许用户自定义输入文件、输出文件、缩放比例、列数和灰度级别等参数。
# 添加参数选项
parser.add_argument('--file', dest='imgFile', required=True, help="输入图片路径")
parser.add_argument('--out', dest='outFile', required=True, help="输出文件路径")
parser.add_argument('--scale', dest='scale', required=False, help="长宽拉伸比例（默认0.43）")
parser.add_argument('--cols', dest='cols', required=False, help="列数（默认80）")
parser.add_argument('--morelevels', dest='moreLevels', action='store_true', help="使用更多灰度级别")
parser.add_argument('--invert', dest='invert', action='store_true', help="反转亮度值（黑变白，白变黑）")
parser.add_argument('--map', dest='custom_map', required=False, help="自定义字符梯度，如 \"@$%^`.\"")
args = parser.parse_args() # 解析参数
这里使用了内置的argparse类来创建命令行参数解析器，定义了七个参数：
（1）--file：输入图片路径（必需）；
（2）--out：输出文件路径（必需）；
（3）--scale：ASCII字符画长宽拉伸比例（可选，默认0.43，适配等宽度的Courier字体）；
（4）--cols：列数（可选，默认80）；
（5）--morelevels：是否使用更精细的灰度级别（可选，标志参数）；
（6）--invert：反转亮度值，使黑色区域变为白色，白色区域变为黑色（可选）；
（7）--map：允许用户指定自定义字符梯度，用于灰度到字符的映射（可选，后接灰度由深到浅的自定义梯度字符串，如@$%^~.）。
8. 结果输出
最后，将生成的ASCII字符画保存到指定的文本文件中。
# 保存结果到文件
with open(outFile, 'w') as f:
for row in aimg:
f.write(row + '\n')
print("转换完成！结果已保存到 %s" % outFile)
这段代码使用Python的文件操作功能，将生成的ASCII字符画逐行写入到指定的文本文件中，并在完成后打印提示信息。
9. 完整代码展示
import sys, random, argparse
import numpy as np
import math
from PIL import Image
# 默认灰度字符集
gscale1 = r"$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,\"^`'. "
gscale2 = '@%#*+=-:. '
def getAverageL(image, invert=False):
"""
计算图片块的平均灰度值
invert: 是否反转亮度值
"""
im = np.array(image) # 转成numpy数组
w, h = im.shape # 获取宽高
avg = np.average(im.reshape(w * h)) # 计算平均值
if invert:
avg = 255 - avg
return avg
def covertImageToAscii(fileName, cols, scale, moreLevels, invert=False, custom_map=None):
"""
把图片转换成ASCII字符画
参数：文件名、列数、缩放比例、是否使用更多灰度级别、是否反转亮度、自定义字符映射
"""
global gscale1, gscale2
# 使用自定义字符映射（如果有）
if custom_map:
gradient = custom_map
else:
gradient = gscale1 if moreLevels else gscale2
# 打开图片并转成灰度图
image = Image.open(fileName).convert('L')
W, H = image.size # 获取宽高
print("原图尺寸: %d x %d" % (W, H))
# 计算每个字符块的宽高
w = W / cols # 字符块宽度
h = w / scale # 字符块高度（考虑字体长宽比）
rows = int(H / h) # 计算行数
print("列数: %d, 行数: %d" % (cols, rows))
print("每个字符块代表: %d x %d 像素" % (w, h))
# 检查图片是否太小
if cols > W or rows > H:
print("图片太小了，请减少列数！")
exit(0)
aimg = [] # 存储ASCII艺术结果的列表
# 逐行处理图片
for j in range(rows):
y1 = int(j * h) # 当前行开始位置
y2 = int((j + 1) * h) # 当前行结束位置
# 最后一行特殊处理
if j == rows - 1:
y2 = H
aimg.append("") # 添加新行
# 处理当前行的每一列
for i in range(cols):
x1 = int(i * w) # 当前列开始位置
x2 = int((i + 1) * w) # 当前列结束位置
# 最后一列特殊处理
if i == cols - 1:
x2 = W
# 裁剪出当前字符对应的图片块
img = image.crop((x1, y1, x2, y2))
avg = int(getAverageL(img, invert)) # 计算平均灰度（可能反转）
# 根据灰度值选择对应字符
gsval = gradient[int((avg * (len(gradient)-1)) / 255)]
aimg[j] += gsval # 把字符添加到当前行
return aimg # 返回ASCII艺术结果
def main():
# 设置命令行参数
descStr = "图片转ASCII艺术工具"
parser = argparse.ArgumentParser(description=descStr)
# 添加参数选项
parser.add_argument('--file', dest='imgFile', required=True, help="输入图片路径")
parser.add_argument('--out', dest='outFile', required=True, help="输出文件路径")
parser.add_argument('--scale', dest='scale', required=False, help="缩放比例（默认0.43）")
parser.add_argument('--cols', dest='cols', required=False, help="列数（默认80）")
parser.add_argument('--morelevels', dest='moreLevels', action='store_true', help="使用更多灰度级别")
parser.add_argument('--invert', dest='invert', action='store_true', help="反转亮度值（黑变白，白变黑）")
parser.add_argument('--map', dest='custom_map', required=False, help="自定义字符梯度，如 \"@$%^`.\"")
args = parser.parse_args() # 解析参数
# 设置输出文件路径
outFile = 'out.txt'
if args.outFile:
outFile = args.outFile
# 设置缩放比例（默认0.43适合等宽字体，如Courier字体）
scale = 0.43
if args.scale:
scale = float(args.scale)
# 设置列数（默认80列）
cols = 80
if args.cols:
cols = int(args.cols)
# 处理自定义字符映射
custom_map = None
if args.custom_map:
custom_map = args.custom_map
print(f"使用自定义字符梯度: {custom_map}")
print('正在生成ASCII艺术...')
# 转换图片为ASCII
aimg = covertImageToAscii(args.imgFile, cols, scale, args.moreLevels, args.invert, custom_map)
# 保存结果到文件
with open(outFile, 'w') as f:
for row in aimg:
f.write(row + '\n')
print("转换完成！结果已保存到 %s" % outFile)
if __name__ == '__main__':
main()
10. 将代码托管至Gitee
（三）实验结果
通过cmd打开命令行控制窗口，输入python ASCII进阶.py --file image.jpg --out test.txt (--scale 0.5 --cols 100 --morelevels --invert --map "@#$%^") 运行程序（括号中的命令行为可选项），程序会输出ASCII字符画并保存到指定txt文件中。以下给出几个运行结果：
1. 学校校徽
（1）正常灰度模式
程序执行截图：
生成ASCII字符画的效果如下：
（2）黑白反转模式
程序执行截图：
生成ASCII字符画的效果如下：
2. 学校南门照片
程序执行截图（使用70级灰度值）：
生成ASCII字符画的效果如下：
3. 文字祝福语
（1）正常灰度模式（使用70级灰度值）
程序执行截图：
生成ASCII字符画的效果如下：
（2）黑白反转模式
程序执行截图：
生成ASCII字符画的效果如下：
（3）用自定义字符梯度创建ASCII图形
此处自定义字符梯度为50的字符串$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,"`'.
程序执行截图：
生成ASCII字符画的效果如下：
（4）调整ASCII字符画长宽拉伸比例（使用0.7比例对生成的文本图像纵向拉伸）
程序执行截图：
生成ASCII字符画的效果如下：
三、实验过程中遇到的问题和解决过程
问题1：生成的ASCII文本图像扭曲变形。
问题1解决方案：我发现在文本文件中默认显示的字体“微软雅黑”不是等宽的字体，所以每一行的字符数量虽然相同但视觉长度不相等，导致扭曲。所以，我将其调整为每个字符都等宽的courier字体，最终显示正常。
问题2：当用户输入无效的命令行参数时，程序会抛出异常并终止，并不会指出哪个地方输入错误。
问题2解决方案：使用argparse类内置的错误处理功能，增强了命令行参数的错误处理。当用户输入无效参数时，会给出错误提示信息并指导用户正确使用命令行。
问题3：在定义默认灰度梯度时，此行代码gscale1 = "$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,\"^`'. "导致程序报错。
SyntaxWarning: invalid escape sequence '\|'
gscale1 = "$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,\"^`'. "
问题3解决方案：我询问AI得知：在gscale1字符串中，\|被当作转义序列处理，但\|不是有效的转义序列。需要在字符串前加r表示原始字符串，或者对反斜杠进行转义。修改后的代码为gscale1 = r"$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,\"^`'. "。
四、感悟与思考
1. 作为团学组织中的一员，为体现“规范性”，我尝试用公文格式将报告正文进行排版（大标题用“方正小标宋简体”，一级标题用“黑体”，二级标题用“楷体”，三级标题用“仿宋”加粗，正文用“仿宋”）。在这过程中我也顺便学了许多Markdown的语法，例如：
（1）字体设置
<font face="字体名称">文本</font>
（2）文本大小设置
<font size=字号大小>文本</font>
（3）文本颜色设置
<font color=颜色名称>文本</font>
（4）段首缩进两格
  
（5）文字居中
<center>文本</center>
2. 本次实验是利用了不同字符的视觉灰度不同，而不同字符按照一定规律组合后就可以表示图像中的黑白明暗（例如，商场中的电子大屏近看就是由一个个小LED灯组成的，而远看就拼凑出完整的图像并且能让我们的视觉感知，这和本实验的原理类似）。并且，实验中发现，单纯依赖灰度值映射字符有时会导致细节丢失（如dky南门照片细节较多，生成的作品效果较差），这是因为字符的本身具有“形状”。通过引入自定义映射，我们可以选择合理的字符来弥补单纯靠灰度级别来描绘图像的不足，甚至创造出艺术性的视觉效果（例如，用*和+替代部分中间灰度字符，可使机械类图像呈现齿轮般的工业风格）。
3. 实验中，我初次接触到如何定义命令行选项。通过检索相关资料，我了解到：argparse库是一个用于解析命令行参数的标准库，能够轻松创建用户友好的命令行接口。使用argparse定义命令行参数的步骤如下：
（1）创建解析器：argparse.ArgumentParser(description="程序描述")
（2）添加参数：parser.add_argument()
（3）解析参数：args = parser.parse_args()
本实验中，我定义了--file、--out、--scale、--cols、--morelevels、--invert和--map七个参数，便于设置不同的参数以满足不同的生成需求，让程序更具交互性和灵活性。
五、结课总结
（一）感想与体会
非常开心能遇见王志强老师，也非常开心能在大学期间与Python相遇。我想用三个词评价志强老师：超耐心、超专业、超体贴！还记得第一次进行课前手势签到的我慌得手忙脚乱，死活看不懂手势路径到底从哪儿开始。但从那以后，每周三的手势签到都成了固定节目，当签到界面变成绿色时，一场Python的全新探索之旅就此开始。虽然只有短短12次课，每周只和志强老师和同学们见一次面，但周三晚上始终丰富且充实。Python是我的启蒙语言（小学初次接触编程就学Python），但只学到最基础的语法，皮毛而已，并未领略到其强大的能量所在。所幸在大学期间遇到了循循善诱的志强老师，让我明白“人生苦短，我学Python”的真正含义。学习通里的资料区如宝库一般，各种丰富的PPT、讲义、动画和视频，让我更容易对所学内容进行理解和巩固，也激发了我学习Python的兴趣。课下空闲时间我也时不时翻阅《零基础学Python》《Python编程——从入门到实践》等参考书，借助AI工具和学习通资料学习新函数和新用法。《Python程序设计》这门课内容非常干、非常实用，志强老师作为领航员，把我们引进Python的神圣殿堂，让我真正体会到Python功能之强大，也激发了我探索未知领域的渴望和动力。
（二）意见与建议
十二周共十二节课，虽然每节课上两个半小时左右，但总时长还是相对较短，授课内容很难做到面面俱到又细致入微。建议加长课程总学时并增加实践环节，让同学们都能对所学知识进行及时巩固。
最后，我想对王老师和《Python程序设计》说：
参考资料
[1] 《零基础学Python（全彩版）》
[2] 《Python编程——从入门到实践（第三版）》
[3] ASCII Art——使用纯文本来显示图像 - CSDN博客
[4] Python内置模块之argparse详细功能介绍及示例 - CSDN博客
[5] 【Markdown语法】字体颜色大小及文字底色设置 - CSDN博客
[6] Markdown中图片对齐方式及尺寸设置 - CSDN博客
[7] Markdown编辑器使用 - CSDN博客
浙公网安备 33010602011771号