Python-字符版gif图

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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

pip install pillow
pip install imageio
pip install numpy
pip install opencv-python
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

from .images2gif import readGif as readGif
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

def Gif2Png():
gif = Image.open(gifpath)
try:
while True:
current = gif.tell()
gif.save(saveFloder + "/%d.png" % current)
gif.seek(current + 1)
except:
pass

方式2，使用Image

def Gif2Png_2():
try:
im = Image.open(gifpath)
except IOError:
print ("Cant load", gifpath)
sys.exit(1)
i = 0
mypalette = im.getpalette() try:
while 1:
im.putpalette(mypalette)
frame = im.convert('RGBA')
new_im = Image.new("RGBA", im.size)
#new_im.paste(im)
new_im.paste(frame)
new_im.save(saveFloder + "\\%d.png" % i) i += 1
im.seek(im.tell() + 1) except EOFError:
pass # end of sequence

方式3

#使用imageio处理gif图
def Gif2Png_3():
images = imageio.mimread(gifpath)
#把上面的每帧图片进行保存
for i, img in enumerate(images):
img = np.asarray(img)
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

def Png2Gif():
fileOrder = sorted([int(os.path.splitext(x)[0]) for x in os.listdir(savePath)])
frames = []
for order in fileOrder:
filename = str(order)+ '.png'
filePath = savePath + "/" + filename
frames.append(imageio.imread(filePath)) imageio.mimsave(newFilePath, frames, 'GIF', duration = 0.1)

方式2

def Png2Gif_2():
fileOrder = sorted([int(os.path.splitext(x)[0]) for x in os.listdir(savePath)])
filenames = [] # 存储所需要读取的图片名称
for order in fileOrder:
filename = str(order)+ '.png'
filePath = savePath + "/" + filename
filenames.append(filePath) # 将使用的读取图片汇总 frames = []
for image_name in filenames: # 索引各自目录
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
im = im.convert("RGB") # 通过convert将RGBA格式转化为RGB格式，以便后续处理
im = np.array(im) # im还不是数组格式，通过此方法将im转化为数组
frames.append(im) # 批量化
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

def Gif2Gif(gifpath):
A = []
images = imageio.mimread(gifpath)
#把上面的每帧图片进行保存
for img in images:
u, v, channels = img.shape
c = img * 0 + 255
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
for i in range(0, u, 6):
for j in range(0, v, 6):
pix = gray[i, j]
b, g, r, a = img[i, j]
zifu = string[int(((len(string) - 1) * pix) / 256)]
if a != 0:
cv2.putText(c, zifu, (j, i), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.3, (int(b), int(g), int(r), int(a))) A.append(c) oldFileName = os.path.splitext(os.path.basename(gifpath))[0]
newFilePath = os.getcwd() + '/{}/'.format(saveFloder) + oldFileName +"_new.gif"
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