语句

解释

from PIL import Image

导入Pillow库的Image模块，Pillow库在Python 3中的名字为PIL。这里如果Python环境中未安装Pillow库，则需要先安装。

def main():

    img_name = 'nxz2-1.jpg'

    img= Image.open(img_name)

打开图片。其中Image.open()方法有于打开指定路径的图像文件，并返回一个图像对象。这里将一个医务工作者的照片nxz2-1.jpg放到当前程序文件所在目录。因而不需给出完整路径。

width, height = 300, 130

img = img. resize((width, height))

调整图像的尺寸。这里定义的字符画尺寸稍大，主要是为了可将字符画缩小，以便取得更佳的整体图像效果。

img = img. convert('L')

转换为灰度图像。图像的convert()方法通过指定的参数转换图像的颜色模式。其中参数’L’表示灰度模式，’RGB’表示真彩色模式。

ascii_chars = list('MNHQ$OC?7>!:-;. ')

def getchar(gray):

    n = gray / /16

    return ascii_chars[int(n)]

这段代码的主要功能是由灰度值gray转换为相应的字符。

这里是抽象思维的关键。

定义了一个列表ascii_chars，该列表存放了16个表示明暗效果的字符。0~255表示了颜色深度。用n来表示应该应返回的列表ascii_chars中的字符位置，那么，n与灰度值gray的关系如下：

gray/256=n/16

即n= gray/16

    text = ''

    for y in range(height):

        for x in range(width):

            text += getchar(img.getpixel((x, y)))

        text += '\n'

将图片每个像素的灰度值转换为一个字符，并存放到变量text中。

这里采用了双层循环结构。将图片先按的从左到右的顺序，即第一层循环for x in range(width)，再按从上到下的顺序，即第二层循环for y in range(height)，进行获取各个像素坐标，再由图像的getpixel()方法获取相应的灰度值。

图片各个像素坐标的获取是实现自动化的关键步骤，抽象到位，方可解决复杂问题。

这里对函数getchar()的调用，也体现了分解问题的思维方法。首先解决了一个灰度值返回一个字符的问题，然后，再解决逐个的灰度值获取字符的问题。

这两段代码是本例的精华，起到培养学生计算思维的关键。

    fo = open('nxz2.txt', 'w')

    fo.write(text)

    fo.close()

将字符画保存到一个文本文件中，这里文本文件的名称为nxz2.txt