1

画像からアスキー アートへのコンバーターをたくさん見てきましたが、必要なのはもう少し複雑です。アスキー文字から作成されたモザイク画像の代わりに、モザイク タイルとして任意の長さの定義済み文字列セットを使用できるようにする必要があります。

私はグーグルでかなりのことをしましたが、クエリをどのように構成するかさえわかりませんか? このようなものは存在しますか？また、画像生成で重複を使用しない場合はボーナスです。

4

1 に答える 1

3

Stack Overflow にはあまり適していませんが、それでも興味深いプロジェクトです。だから私はちょっとした楽しみのためにそれを試してみて、どこまでやれるか見てみました。

私はそれがこれに帰着すると思います：

  1. ASCII 文字セットのグレー値を計算します。
  2. 各文字列の「最適」を計算します。
  3. 完了するまで2.を繰り返します。

非常に小さな画像と多くの候補文字列がない限り、「重複なし」は実現可能ではないと思います。これは、私のアバターと現在のバッジを文字列のリストとして使用して、私が思いついたものです。(私は「c」バッジを除外しました。どういうわけか、私のプログラムはそれが大きなパッチに「最適」であると判断しましたが、これはあまり魅力的ではありませんでした。念のため: 1 文字の文字列を含めないでください。)

QuorumQuorumAutobiographerQuorumQuorumQuorumJongwareQuorumQuorumQuorumQuorumQuor
umQuorumQuorumAutobiographerQuorumQuorumSupporterQuorumQuorumProofreaderQuorumQu
orumQuorumAutobiographerQuorumQuorumQuorumQuorumQuorumQuorumAutobiographerQuorum
QuorumQuorumAutobiographerQuorumQuorumQuorumQuorumQuorumQuorumAutobiographerQuor
umQuorumQuorumAutobiographerQuorumQuorumQuorumAutobiographerQuorumMortarboardQuo
rumQuorumAutobiographerQuorumQuorumQuorumQuorumAutobiographerQuorumMortarboardQu
orumQuorumAutobiographerQuorumQuorumQuorumQuorumJongwareQuorumQuorumCommentatorQ
uorumQuorumAutobiographerQuorumQuorumQuorumQuorumQuorumQuorumQuorumAutobiographe
rQuorumQuorumAutobiographerQuorumQuorumProofreaderJongwareQuorumQuorumQuorumQuor
umQuorumQuorumMortarboardJongwareQuorumProofreaderCommentatorSuffrageQuorumQuoru
mQuorumQuorumJongwareQuorumAutobiographerSuffrageCommentatorCaucusCriticCleanupQ
uorumQuorumMortarboardAutobiographerCommentatorQuorumConstituentCriticCriticQuor
umQuorumQuorumQuorumAutobiographerJongwareCleanupSupporterInvestorCriticCleanupQ
uorumQuorumQuorumQuorumAutobiographerFanaticCleanupFanaticInvestorCriticCleanupQ
uorumQuorumQuorumQuorumAutobiographerCriticInformedSupporterCriticCriticInformed
QuorumQuorumQuorumQuorumAutobiographerCriticQuorumSupporterInvestorFanaticQuorum
QuorumQuorumQuorumQuorumAutobiographerCriticCleanupCommentatorQuorumDeputyQuorum
QuorumQuorumQuorumQuorumAutobiographerCriticInvestorCaucusInformedDeputyQuorumQu
orumQuorumQuorumQuorumQuorumCommentatorCriticCriticCitizen PatrolQuorumQuorumQuo
rumQuorumQuorumQuorumQuorumAutobiographerCriticCriticCitizen PatrolQuorumQuorumQ
uorumQuorumQuorumQuorumQuorumAutobiographerCriticCriticCitizen PatrolStewardQuor
umQuorumQuorumQuorumQuorumAutobiographerConstituentCitizen PatrolCaucusQuorumQuo
rumQuorumQuorumQuorumQuorumAutobiographerInvestorCriticConstituentQuorumQuorumQu
orumQuorumQuorumQuorumQuorumCommentatorConstituentCleanupCaucusCleanupQuorumQuor
umQuorumQuorumQuorumQuorumAutobiographerInvestorCleanupSupporterInformedQuorumQu
orumQuorumQuorumAutobiographerCommentatorCriticInformedJongwareJongwareQuorumQuo
rumQuorumQuorumAutobiographerCommentatorCriticInvestorJongwareJongwareQuorumQuor
umQuorumQuorumAutobiographerFanaticInvestorCriticInformedCleanupQuorumQuorumQuor
umQuorumQuorumQuorumDeputySupporterInvestorConstituentCaucusQuorumQuorumQuorumQu
orumQuorumQuorumAutobiographerCriticInvestorCriticSupporterQuorumQuorumQuorumQuo
rumQuorumQuorumQuorumAutobiographerInvestorInvestorCleanupQuorumQuorumQuorumQuor
umQuorumQuorumQuorumQuorumCommentatorInvestorInvestorQuorumQuorumQuorumQuorumQuo
rumQuorumQuorumQuorumQuorumCommentatorInvestorInvestorQuorumQuorumQuorumQuorumQu
orumQuorumQuorumQuorumQuorumCommentatorInvestorCleanupStewardQuorumQuorumQuorumQ
uorumQuorumQuorumQuorumQuorumCommentatorInvestorJongwareQuorumQuorumQuorumQuorum
QuorumQuorumQuorumQuorumQuorumAutobiographerCleanupQuorumQuorumQuorumQuorumQuoru
mQuorumQuorumQuorumQuorumQuorumAutobiographerSuffrageQuorumQuorumQuorumQuorumQuo
rumQuorumQuorumQuorumQuorumQuorumAutobiographerDeputyQuorumQuorumQuorumQuorumQuo
rumQuorumQuorumQuorumQuorumQuorumQuorumAutobiographerQuorumQuorumQuorumQuorumQuo
rumQuorumQuorumQuorumQuorumQuorumQuorumQuorumQuorumQuorumQuorumQuorumQuorumQuoru

少し目を細める必要があります。小さいサイズでは、次のようになります。

textvatar(tm)

これが私がそれを作成した方法です。

ステップ 1: 適切な画像を見つけます。

ステップ 2: グレースケールに変換します。

ステップ 3: グレーを極値に変換します。この手順は、入力範囲 (灰色の値) が 0 ～ 255 の全範囲を使用するようにするためのものです。

ステップ 4: 最適なサイズになるように画像のサイズを変更します。私は 80x40 を選択し、意図的に画像を半分に縮小しました。これは、「テキスト」が通常、幅よりも高いためです。異なるフォントには異なるアスペクト比が必要です! は801 行あたりの文字数、40は総行数です。

コードを書きたくなかったという理由だけで、上記の手順に Photoshop を使用しました。生の画像データにアクセスできる限り、難しいことではありませんが、多くの作業が必要であり、面白くありません。

ピクセルが見えるように 400% 拡大された中間ステップ:

変形グレースケール画像

ステップ 5: 等幅ビットマップ フォントを探します。Web のどこかで素敵な 8x8 を見つけました。制限要因はフォントではなく文字列であるため、サイズを大きくするとうまくいくかもしれませんが、ごくわずかです。

ステップ 6: 各 ASCII 文字の「グレー」値を計算します。これは、黒いピクセルの数をピクセルの総数で割ったものです。より良いスプレッドのために、各文字の結果を見つかった最大値で割ったので、最小値は0(スペースの場合) であり、最大値は (1たまたま の場合でしたMが、フォントによって異なります) です。次に、値に 255 を掛けて、グレースケール値を模倣しました。最後に、これらの値はグレースケール イメージの値とは逆だったので、それらを に置き換えました255-value。

その間に、最初のアイデアがまだ正しいことを確認するために多くのテストを行いました。これは、単純なグレーから文字への変換を使用したテスト画像のダンプです。

0MMMMMM00000000000RDRRDDDDDDDDDDDDDDR#@RRRRR#00000RRR@RRRRR@RR@RRRRD&44&#00#0000
MMMMMM000000000000RDRDDDDDDDDDDDDDDDR0####0R&&&&&&DR@RRR@#########RRDDD4@0000000
MMM000#00000000000RDRRDDDDDDDDDDD&&&R00#000@&DR@####RR@#0000000##0#RD4PP&R@00000
M000#0000000000000RDDDDDDDDDDD&D&&D&R###0000@#0000#@@##@@@@@##000000R&2FPP4R#000
00###0000000000000RDDDDDDDDDDDDDD&&&D0000#@##@##00##@RDD&DRRRR#00000@R4FFP4PD@00
00#000000000000000RDDDDDDDDDD&D&D&&&DRRRRDR@@@##00#R&4&44DDDRRR#0000##R&FPP4PRR@
00##00#00000000000RDDDDDDDDDDD&&&&&&RDRRRRRRRR##@@RR&F4&RDDRR@@#0000000#&44&&4FD
000000000000000000DDDDDDD&&&DD&&&D&&R##@RRRRRRRRRRRRD&DRD&44DD&RR@#00000RDDRR4F4
000000000000000000RDDDDDDDRRDRDDD&DR@###@R&4&4444PP4DRRR&P22FF2FP&DRRRRRRRR@R4FD
000000000000000000RRRRRRR@00@@R&&DRRRRRR@&P2$33*33*4RRRDP23$*33$$**333*$$2D#@4DR
000000000000000000RRRRRRR@0000#DDRRRRRD&D4*$$%%ff3F&DRRR2$1%$$%11ff%ll1l;'IRDF&R
000000000000000000RRR@#0#00000R4444DRRRR&3llf33$32PDRR&3Ii(i%fIlI1Il!ii/' .FF4DR
0000000#0000000000#@@#0MM0M00#RP22*24DR4$l!!!I%*P4DDP31i===/lf1Illi((ii=;..*F4RR
000000000000000000#@@##0M00000@F*$%*2PFflilllI1f3*2PF3fIi/=(lf$fIi/======;iF&P4R
000000000000000000##@##00000000&3f$2F2*1i!ll1$2P4RD&4P*$$%!ii!I!ii/=/=;;;(*&R4FR
000000000000000000#####00000000D%I3$$fflil!l1$3%3&RD2PP*$%1ll!lI1%f$3fI="1RRRRDR
000000000000000000#####00000000Rf1f%II1IIl!l!!1%ff$*FFFF*%((lf**F4&D&PPFf2RRRRRR
00000000000000000M#####0000000003!i11II11l!!!(ilIIl1f$f%I="=1FP4&@#R&DP22&RRR@#@
0000000000000000000###0000000000#$i/iIIIl!!i=;"";===;""""";i12FFP4&4*4&*FRRRR@@R
000000000000000000M000000000000000R4FF1l!i(=;"''"""""'...';/i$3$f$$33$$$4DRRRRRR
000000000000000000000000000M00000000@21l(/ii/=;;=ilI;"'...'=;I%11f$$$ffP@@RR@R#0
000000000000000000000000000M00000000&11!=/li(i!I%%Ii;... .";"!I!!I1ff$*R0#@#0000
000000000000000000000000M0000M000000$lli=//=/i!lIi/l%I/""=//'=Iiiil%f$PR@#@00000
000000000000000000000000M0M0M00000MRl!!!/=;;/l%fl!lI%3233$ff%11II%%f*2PP@##00000
00000000000000000M000000M0MM00000003=illl!!iI%11%%f%f$32FF22$1%ff$f2DD4PR0000000
00000000000000000M00M0#RRRRRRRRRRRPi/(lllI1I(=;=iI$2222FPFFP*$fff%FRR2322&R00000
00000000000000000MM00#RRD&&&&&444*l/(i!ll!i!==/(il%$33*2FFF23$ff*4DDDF33*22&0000
0000000000000000000000@R@@@@@#&f!((/i!!!lI!i=;;/!l1f32*3$$$ff$2&RR@###@##00##000
0000000000000000#RRRR@@4F4R0R3!////(iii!!l%Ii=;"=l%f$333$ff%$4############00000#
0000000000000000000000#@@@#0Di/ii(=/(i!!!lI%%1!(iI%$**$$fffF@0000000000000000000
00000000000000000000000000000R3l((/((ii!lll!I%$3$f$$$$$3$f20M0000000000000000000
000000000000000000000000000000#2l///((!!l!!i!!1%f%f$3$f%%fR000000000000000000000
00000000000000#00000000000000000&l//(i!llllII1%%%1I1ff1I1&000000000000000000#00#
M00000000000000000000000000000000R3l!!llII111%%%%%%f$$f%2000000000000000000RR00#
0000#000000000000000000000000000000R*%1II111%%ffff$33fffR000000000000000000##00#
0####000000000000000000000000000000M0RF3ff$$$fff$$33$ff&00000000000#000000##000R
#00000000#00000000000000000000000000000R4FFFF22*****3fF00000000000000000000000@&
00###000000000000000000000000000000000000@RRDD&&&4P*34#00000000000000000000000#R
00000####000000000000000000000000000000000000##@RRDDR00000000000000M0000000000##
00000000#000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000##

これは、平均的な画像から ASCII アートへのコンバーターの出力に似ています。

ステップ 7: 使用する文字列のリストを見つけます。

ステップ 8: 左上から始めて、画像に対する各文字列のカバレッジをテストします。最適な位置を出力し、この文字列の長さだけ位置を増やし、完了するまで繰り返します。(重複したくない場合は、この時点でプールから文字列を削除します。)

ステップ9：利益！

(source - dest)²カバレッジ テストでは、文字列の長さで割った各文字/ピクセルの合計を使用しました。

ここではきれいな改行については考慮していません。単語が 1 行に正確に入力された場合に負のボーナスを与える実験を行いましたが、出力の違いはわずかでした。より大きな文字列セットでも機能する場合があります。

考えられる改善は、一連の文字列をテストすることです。つまり、ここでの貪欲なアプローチの代わりに、ワードラップテキストの最適な区切りを決定するために考案された Donald Knuth のような動的プログラミングアプローチを使用します。

于 2014-12-25T02:45:07.513 に答える