一、背景
上一篇文章我们讲了怎么做自己的炫酷二维码，需要的移驾Python-炫酷二维码，本片文章我们讲述下怎么把一张图片处理成字符版图片，就是说使用字符替代每个像素的颜色，形成一个由字符组成的图片，并且字符的颜色是由原始的图片像素颜色决定
二、准备环境
对图片的操作我们可以使用PIL、imageio和image2gif库，处理像素我们选择使用opencv-python这个库。NumPy是Python语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。因此我们需要安装以下几个包：PIL、imageio、numpy、cv2、images2gif
1 pip install pillow 2 pip install imageio 3 pip install numpy 4 pip install opencv-python 5 pip install images2gif
以上扩展包安装时应该都可以顺利安装，但使用的时候有几个坑
1、导入cv2时，如果发生找不到dll的情况，大多数的原因都是当前的python版本和opencv版本不匹配，pip安装时默认选择了最新的版本，因此我们安装时需要指定安装的版本pip install opencv-python==3.4.1.15
2、使用images2gif这个库时，可能会出现无法导入writeGif接口的情况这个时候需要改下源码，把images2gif.py文件中的两个from 后边加上英文点号，修改如下
1 from .images2gif import readGif as readGif 2 from .images2gif import writeGif as writeGif
三、字符版动态图
首先我们需要搞清楚gif是个什么玩意儿，其实gif是将多幅图像保存为一个图像文件，从而形成动画，最常见的就是通过一帧帧的动画串联起来的搞笑gif图，所以归根到底gif仍然是图片文件格式。
什么？原来gif就是一帧一帧的图片，那么字符版动态图其实也就是字符版图片的连续播放，思考到这儿，我们有了如下思路：
1、拿到一张gif图
2、把fig图拆分成多张png图片，或者其他格式的图片
3、循环遍历拆分后的图片，并处理成字符版图片
4、把处理后的字符版图片在连接成一个guf文件
5、保存gif文件
通过以上5个步骤，我们即可实现我们的需求，是不是很简单，下边我们分布来讲解实现过程
四、gif和png转换
1、要想获得静态图片，我们需要有一个gif图，然后把gif图拆分成多张png图片，以下是3中处理gif图片的方式
方式1，使用Image
1 def Gif2Png(): 2 gif = Image.open(gifpath) 3 try: 4 while True: 5 current = gif.tell() 6 gif.save(saveFloder + "/%d.png" % current) 7 gif.seek(current + 1) 8 except: 9 pass
方式2，使用Image
1 def Gif2Png_2(): 2 try: 3 im = Image.open(gifpath) 4 except IOError: 5 print ("Cant load", gifpath) 6 sys.exit(1) 7 i = 0 8 mypalette = im.getpalette() 9 10 try: 11 while 1: 12 im.putpalette(mypalette) 13 frame = im.convert('RGBA') 14 new_im = Image.new("RGBA", im.size) 15 #new_im.paste(im) 16 new_im.paste(frame) 17 new_im.save(saveFloder + "\%d.png" % i) 18 19 i += 1 20 im.seek(im.tell() + 1) 21 22 except EOFError: 23 pass # end of sequence
方式3
1 #使用imageio处理gif图 2 def Gif2Png_3(): 3 images = imageio.mimread(gifpath) 4 #把上面的每帧图片进行保存 5 for i, img in enumerate(images): 6 img = np.asarray(img) 7 imageio.imwrite(saveFloder + "\%d.png" % i, img)
生成png效果如下图所示
2、把图片处理成gif图，以下是处理的两种方式
方式1
1 def Png2Gif(): 2 fileOrder = sorted([int(os.path.splitext(x)[0]) for x in os.listdir(savePath)]) 3 frames = [] 4 for order in fileOrder: 5 filename = str(order)+ '.png' 6 filePath = savePath + "/" + filename 7 frames.append(imageio.imread(filePath)) 8 9 imageio.mimsave(newFilePath, frames, 'GIF', duration = 0.1)
方式2
1 def Png2Gif_2(): 2 fileOrder = sorted([int(os.path.splitext(x)[0]) for x in os.listdir(savePath)]) 3 filenames = [] # 存储所需要读取的图片名称 4 for order in fileOrder: 5 filename = str(order)+ '.png' 6 filePath = savePath + "/" + filename 7 filenames.append(filePath) # 将使用的读取图片汇总 8 9 frames = [] 10 for image_name in filenames: # 索引各自目录 11 im = Image.open(image_name) # 将图片打开，本文图片读取的结果是RGBA格式，如果直接读取的RGB则不需要下面那一步 12 im = im.convert("RGB") # 通过convert将RGBA格式转化为RGB格式，以便后续处理 13 im = np.array(im) # im还不是数组格式，通过此方法将im转化为数组 14 frames.append(im) # 批量化 15 writeGif(newFilePath, frames, duration=0.1, subRectangles=False) # 生成GIF，其中durantion是延迟，这里是1ms
五、处理动态图片
生成字符版gif图时，如果把拆分开来的图片先进行保存硬盘，然后在进行图片处理在合成最终gif效率会比较慢，因此我们把整个过程都放在内容中处理，即拆分开来的png图片不进行存盘，而是直接处理，然后在合成gif图
1 def Gif2Gif(gifpath): 2 A = [] 3 images = imageio.mimread(gifpath) 4 #把上面的每帧图片进行保存 5 for img in images: 6 u, v, channels = img.shape 7 c = img * 0 + 255 8 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 9 for i in range(0, u, 6): 10 for j in range(0, v, 6): 11 pix = gray[i, j] 12 b, g, r, a = img[i, j] 13 zifu = string[int(((len(string) - 1) * pix) / 256)] 14 if a != 0: 15 cv2.putText(c, zifu, (j, i), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.3, (int(b), int(g), int(r), int(a))) 16 17 A.append(c) 18 19 oldFileName = os.path.splitext(os.path.basename(gifpath))[0] 20 newFilePath = os.getcwd() + '/{}/'.format(saveFloder) + oldFileName +"_new.gif" 21 imageio.mimsave(newFilePath, A, 'GIF', duration=0.1)
源代码中是支持批量生成字符版gif图，测试生成效果如下图所示，左侧是原始图，右侧是生成的效果图
六、字符版动态二维码
有了普通的gif图生成动态二维码的方式，字符版gif图也就顺理成章的可以。
测试生成效果如下图所示，左侧是原始图，右侧是生成的效果图
七、源码下载
需要全部代码的到csdn直接下载：Python-字符版gif图
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