ASCII 艺术图像转换算法如何工作？ [关闭]

有一些不错的免费“图像到 ASCII 艺术”转换网站，如下所示：ASCII-art.org http://www.ascii-art.org/

这样的图像转换算法是如何工作的？

                         ,                     
                     .   W    ,                
                     W   W    @                
                     W  ,W    W                
                  ,  W, :W*  .W  .             
                  #  WW @WW  WW  #             
                  W  WW.WWW  WW: W             
                  W. WW*WWW# WW@ W             
               * :WW.WWWWWWW@WWW@W  #          
              +* #WW#WWWWWWWWWWWWW# W          
              W# @WWWWWWWWWWWWWWWWW W          
              WW WWWWWWWWWWWWWWWWWW W          
              WW WWWWWWWWWWWWWWWWWW@W#         
             ,WW.WWWWWWWWWWWWWWWWWWWWW         
              WW@WWWWWWWWWWWWWWWWWWWWW         
            : WWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWWW :       
            @ WWWWWWWW@WWWWWWW@@WWWWWW.        
            W*WWWWWW::::@WWW:::::#WWWWW        
            WWWWWW@::   :+*:.   ::@WWWW        
            WWWWW@:*:.::     .,.:.:WWWW        
            @WWWW#:.:::.     .:: #:@WWW        
            :WWW@:#. ::     :WWWW:@WWWW        
             WWW#*:W@*@W     .   W:#WWW        
            #WWWW:@      ::   ::  *WWWW        
            W@WW*W  .::,.::::,:+  @@WW#,       
            WWWW## ,,.: .:::.: .  .WWW:,       
            @WWW@:   W..::::: #.  :WWWW        
             WWWW::  *..:.  ::.,. :WWWW        
             WWWW:: :.:.:   :  :: ,@WW@        
             WWWW:  .:,  :  ,,     :WW,        
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              W +    .,  :::  .,   : @         
              W ::                .: W         
           @,,,W:.  ,, ::*@*:,  . :@W.,,@      
         +.....*: : : .#WWWWW:  : .#:....+,    
        @...:::*:,, : :WWWWWWW, ,  *::::..,#   
      :...::::::W:,   @W::::*W.   :W:::::...#  
     @@@@@@@@@@@W@@@@@W@@@@@@W@@@@@W@@@@@@@@@@:

  

宏观层面的概念很简单：

1. 每个可打印字符都可以分配一个近似的灰度值； “at”符号@显然在视觉上比“加号”暗+， 例如。效果会有所不同，具体取决于实际使用的字体和间距。

2. 根据所选字体的比例，将输入图像分组为具有恒定宽度和高度的矩形像素块（例如 4 像素宽和 5 像素高的矩形）。每个这样的块将成为输出中的一个字符。 （使用刚才提到的像素块，240w-x-320h 的图像将变成 64 行，每行 60 个字符。）

3. 计算每个像素块的平均灰度值。

4. 对于每个像素块，选择一个字符，其灰度值（来自步骤 1）是像素块平均值（来自步骤 3）的良好近似值。

这是最简单的练习形式。更复杂的版本也将采用实际的shapes在打破像素块候选之间的联系时考虑字符的数量。例如，“斜杠”(/）将是比“反斜杠”更好的选择（\）对于看起来具有左下到右上对比特征的像素块。