一个 Python 包，能够将图像（支持 .jpg 和 .png 格式）转换为 ASCII 艺术画。

asciify-them

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一个 Python 包，能够将图像（支持.jpg和.png格式）转换为 ASCII 艺术画。它受到ascii-view的启发，支持多种功能，包括命令行界面（CLI）操作和作为 Python 库的使用。

Github地址

https://github.com/ndrscalia/asciify-them

一个 Python 包，能够将图像（支持 .jpg 和 .png 格式）转换为 ASCII 艺术画。

功能特点

支持格式：目前支持将.jpg和.png格式的图片转换为 ASCII 艺术画。
命令行界面（CLI）：可以通过命令行直接使用该工具，也可以作为 Python 库进行调用。
彩色输出：支持使用 ANSI 颜色代码在现代终端中打印彩色 ASCII 艺术画。
尺寸调整灵活性：

默认情况下，图片会按比例缩放以适应终端窗口，同时保持原始宽高比。
用户可以选择禁用宽高比保护，或者自定义输出的宽度和高度。

边缘检测：使用 Sobel 和 Canny 算法来突出图片的边缘。
输出灵活性：转换后的 ASCII 艺术画可以保存到文件中，也可以直接在终端中显示。

安装方法

通过 PyPI 安装：

pip install asciify-them

或者使用uv工具：

uv tool install asciify-them

从源代码安装：

gitclonehttps://github.com/ndrscalia/asciify-them
cd<repo-dir>
python -m venv .venv
source.venv/bin/activate
pip install -e .

使用uv工具运行（无需安装）：

uvx --from asciify-them asciify path/to/image [OPTIONS]

使用方法

终端要求：需要一个支持真彩色的终端模拟器（例如 kitty、alacritty、iTerm2）。
CLI 使用：

in_terminal：使输出保持在终端内并保持宽高比。
wide：适用于宽高比大于 1 的图片，输出可能超出终端范围，适合转换为.png文件。
tall：适用于宽高比小于 1 的图片，输出可能超出终端范围。

-bw, --black_white：将输出设置为黑白。
-e, --edges：启用边缘检测。
-w, --width：自定义宽度（仅在f_type='wide'时可用）。
-he, --height：自定义高度（仅在f_type='tall'时可用）。
-ar, --no_aspect_ratio：禁用原始宽高比保护。
-f, --factor_type：选择缩放因子类型（in_terminal、wide、tall）。
-b, --blur：提供高斯模糊的参数（核大小、x 轴标准差、y 轴标准差）。
-ct, --canny_threshold：提供 Canny 边缘检测的阈值。
-at, --angles_threshold：提供角度计算的核大小。
-o, --output：指定输出文件路径（默认为终端输出）。
-A, --aspect_ratio_correction：提供用于校正终端检测到的宽高比的值。

基本命令格式：
```
asciify <path/to/image> [OPTIONS]
```
可用选项：
不同的缩放因子类型：

作为 Python 库使用：

最简单的用法：

fromasciifyimportasciify

result = asciify("path/to/image")
print(result)

更高级的用法：

fromasciifyimportasciify

result = asciify(
 "path/to/image",
  color_mode="bw",
  edges_detection=True,
  f_type="tall",
  aspect_ratio_correction=1.20
)

withopen("output.txt","w")asf:
  f.write(result)

使用核心类：

fromasciifyimportImgProcessor, Renderer, DEFAULT_CHARSET

processor = ImgProcessor(image_path)

ifnotheightandnotwidth:
  term_height, term_width = processor.calculate_print_size()
else:
  term_height, term_width = height, width

ds_f = processor.calculate_downsample_factor(
  term_height=term_height,
  term_width=term_width,
  keep_aspect_ratio=keep_aspect_ratio,
  f_type=f_type
)

ds_img = processor.downsample_image(
  f=ds_f,
  keep_aspect_ratio=keep_aspect_ratio,
  aspect_ratio_correction=1.10
)

img_hsv = processor.convert_to_hsv(image=ds_img)

angles = processor.calculate_angles(
  image=ds_img,
  k_size=angles_thresh
)

edges = processor.detect_edges(
  image=ds_img,
  blur=blur,
  canny_thresh=canny_thresh
)

renderer = Renderer(
  color_mode=color_mode,
  charset=DEFAULT_CHARSET
)

ifedges_detection:
 returnrenderer.draw_in_ascii_with_edges(img_hsv=img_hsv, angles=angles, edges=edges)
else:
 returnrenderer.draw_in_ascii(img_hsv=img_hsv)