最近看了一篇文章可以将图片转换为文字图片，觉得挺有意思的，就花了半个小时 Rust 也实现了一个；
源代码：
将图片转为字符图片的Rust实现
前言
实现效果如下：
转换后的结果：
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实现原理
将图片转换为字符图片的原理非常简单；
众所周知，我们的图片实际上底层都是存储的每个像素RGB等信息的二进制二维数组；
因此，要把一个图片转换成字符图案，只需要把每个像素点的颜色信息转换成某个字符就可以了！
在实际实现时，可以使用图片中每个像素点的灰度信息来表示这个像素点；
常见的计算方法包括：平均值法、加权均值法、伽马校正法等；可以使用与伽马校正线性相似的数学公式进行计算，这也是 MATLAB (opens new window)、 Pillow (opens new window)和 OpenCV (opens new window)使用的方法；
计算公式如下：
Y = 0.299*red + 0.587*green + 0.114*blue计算完成后，根据不同的灰度等级将单个像素点转换为字符之后输出即可，非常简单！
下面来看实现；
具体实现
项目的目录结构如下：
$ tree
.
├── Cargo.lock
├── Cargo.toml
└── src
├── bin
│ └── img2txt.rs
└── lib.rs项目非常简单，在 lib.rs 中实现所有逻辑，bin/img2txt.rs 中实现 cli 工具；
Cargo 配置如下：
[package]
name = "img2txt-rs"
version = "1.0.0"
edition = "2021"
description = "A cli to generate text image."
repository = "https://github.com/JasonkayZK/img2txt-rs"
homepage = "https://github.com/JasonkayZK/img2txt-rs"
license-file = "LICENSE"
keywords = ["cli", "image"]
categories = ["command-line-utilities", "multimedia::images"]
[dependencies]
image = "0.24.5"
clap = {version = "4.0.30", features = ["derive"]}
[[bin]]
bench = false
path = "src/bin/img2txt.rs"
name = "img2txt"主要是使用了两个依赖：
- image：进行图片处理；
- clap：解析命令行参数；
下面分别来看实现；
图片处理
图片处理主要提供了下面几个功能：
- 加载并改变图片大小；
- 遍历各个像素点、计算其灰度值并转换为对应字符后输出；
加载并改变图片大小的实现代码如下：
src/lib.rs
/// Load image from path and reshape the image to TARGET_WIDTH
pub fn load_image(img_path: &str, target_width: u32) -> ImageResult<DynamicImage> {
let img = image::open(img_path)?;
Ok(resize_image(img, target_width))
}
pub fn resize_image(img: DynamicImage, target_width: u32) -> DynamicImage {
let (src_width, src_height) = img.dimensions();
let target_height = get_target_height(src_width, src_height, target_width);
img.resize(target_width, target_height, FilterType::CatmullRom)
}
/// Calculate the target height of the reshaped image
#[inline]
fn get_target_height(src_width: u32, src_height: u32, target_width: u32) -> u32 {
let mut target_height = src_height;
if target_width < src_width {
// Image is bigger than target, resize to a smaller size
target_height =
(target_height as f64 / (src_width as f64 / target_width as f64)).round() as u32;
}
target_height
}load_image 方法通过 image::open 加载图片，随后通过 resize_image 将图片转为指定宽度的图片；
在 resize_image 函数中，调用了 get_target_height 方法，等比例的计算 resize 之后应当具有的 height；
随后直接调用 img.resize(target_width, target_height, FilterType::CatmullRom) 返回即可！
转换图片大小时，不可避免的会重新计算各个像素点，本文中使用的是 CatmullRom 方法；
下面重点来看将像素点转换为字符并输出的逻辑：
src/lib.rs
const PIXEL_CHAR_ARRAY: [char; 10] = ['W', '@', '#', '8', '&', '*', 'o', ':', '.', ' '];
pub fn print_image(img: DynamicImage) {
let (width, height) = img.dimensions();
for i in 0..height {
for j in 0..width {
let rgb = img.get_pixel(j, i);
let rgb = rgb.channels();
let (red, green, blue) = (rgb[0], rgb[1], rgb[2]);
print!("{}", PIXEL_CHAR_ARRAY[calculate_index(red, green, blue)]);
}
println!();
}
}
#[inline]
fn calculate_index(r: u8, g: u8, b: u8) -> usize {
let grayscale = 0.2126 * r as f64 + 0.7152 * g as f64 + 0.0722 * b as f64;
let index = grayscale / ((255 / PIXEL_CHAR_ARRAY.len()) as f64 + 0.5);
index.floor() as usize
}首先，我们定义了灰度等级对应的字符的数组 PIXEL_CHAR_ARRAY；
print_image 方法逐行的遍历像素点，并使用 get_pixel(w, h).channels() 获取像素点的 RGB 信息；
随后调用 calculate_index 方法计算当前像素点在字符数组中的索引 [0~PIXEL_CHAR_ARRAY.len()-1]；
计算方法也是非常简单：计算当前灰度 grayscale 占 0~255 的比例，然后等比例的去找对应在字符数组中的 index 即可；
最后通过 print! 输出各个字符即可～
命令行工具
通过 Rust 的 clap crate 可以很方便的开发命令行工具；
实现代码如下：
src/bin/img2txt.rs
const DEFAULT_TARGET_WIDTH: u32 = 120;
#[derive(Debug, Parser)]
#[clap(author, version, about, long_about = None)]
struct Args {
img_path: String,
#[clap(short, long, value_parser, default_value_t = DEFAULT_TARGET_WIDTH)]
size: u32,
}
fn main() {
let args = Args::parse();
let img = load_image(&args.img_path, args.size).unwrap();
print_image(img);
}首先定义了命令行参数 Args，包括两个参数：
img_path：图片所在的路径，必须指定；size：图片的大小，默认为DEFAULT_TARGET_WIDTH，120个字符的宽度；
在 main 函数中，首先通过 Args::parse() 解析命令行参数；
随后通过前文中的 load_image 加载并格式化图片，最后通过 print_image 打印图片即可！
工具测试
可以通过命令行测试一下我们开发的工具：
$ cargo run -- ./examples/example.jpg
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... ..:. .... o**o::ooo:::........o**&***&&&*oo:::::::oo**&&&*&&8##88:
.. ..... . o&*::::::...........:*8@&*&@@#*oo:::::::::o******&͸:
... ..... . :&*::::..:...........:o&&&88&*ooo::::::::::o*oo***&##88*
......::..... .&*:ooo:::............:o&8&o::::ooo::::::::o***o***8888*
......::..... *o:oo:::............:::&&o::::::ooo::::::::ooooo**8888*
... ..... .. oo:oo::............::oo&&oo:::ooo::o:::::::ooo**o*&888*
.. .. ... ::o::............:::o*&&*ooo:::ooo:::::::oo***oo*Xo
...... &. :::....... ....::::oo*&&*ooooo:::oo::::oooooooooo*888:
.o oo . :....::........:::oo**&&**ooooooo::::::ooooo::ooo*&&&.
8#8. .#o .:::.........:::oo*&&&&&*oooooooo::::ooo:::::ooo*&&*
.8 &#. :o .:....:.....::::o*&&&&&&&&*oooo::::::ooo:::::ooo***.
.# &# ...::::...::::oo*******&&*oooooo:::ooo::::::ooo**o
#: 8@. .:::.:....::::oooooo*******ooooo::ooooo:::::ooooo.
&& 8@*. .:.:..::.:::::oooooooooo***oooooooooooo:::::ooo
.@ *#W& ::.:::::::::::::ooooooooooooooooooooooooooooo.
8# o@& ::::::::::::::::ooooooooooooooooooooooooooo.
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.#& .@#@8: .o::::::::oooooooooooooooooooooooooooo:
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:&@W@#8888#@@@888888888888888888#@#######@#888888888888888#@W8:
o8@W@#8@#@#888888888888888888@########@#888888#8888888888#@W8.
.*#@@@#@#888888888888888888@########@@888888@@#8888888888#W#
:@@@@888888888888888888#@#########@8888888#W#88888888888W:
##@@888888888888888888@@#########@#88888888@@#888888888W:
@#@@888888888888888888@##########@@888888888#@@8888888#@.
@@@@@@####888888888888@###########@@888888888#@8888888W*
*@#@@##@@@@@@@##8888888@#####@@@####@#8888888#@#888888@@.
*#: *@#########@@@@##88#@###@#o:&@####@@88888##W888888#W&
.@: .@#############@@@@@@##@&. &@####@@@###@@@888888@@
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&& .#@##################@o . .. :@@########@@888888@#
&& . :@##################@& . ... o@#######@@@@@@@@#Wo
&& 8@##################@: ... 8@######@W8oo*&#W8
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#8&@####################@8 ....... .@@#####Wo .#*
#W@######################@o .... :@######@8 o@
.@########################@@o .. :#@######@Wo .#@#*
:@#########################@@&: .*@@#######@@8 :o@:
o@###########################@@#88#W@########@@# &&
o@#############################@@@@###########@W* 8&
:W###########################################@@@@@8*o*#@:
&@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@###########@@@@@@WWW@@*.o8888o
.::::o**&&&&&&88####@@@@@@@@@@@@@@@@@##8&*:.
..........
指定图片的大小：
cargo run -- ./examples/example.jpg -s 60
:&.
:o**:. ***
.*8######88*. o&&*&&
*#8888888888@@: 88oo8.
�##ooo**:
*#88&*oo&88888888@:
#88* o88888888#&:
o88& o**&&.&88888888#@&.
&88:.*.:.:*o8888888888#@*
&8#&88888888#88888888888@&
.8#8888888888###8888888888W*
.&8888888888888888###8888888#8
:8888888888888888888###888888##
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安装使用
开发完成后，我们就可以通过 cargo publish 将我们的工具发布到 crates.io；
随后直接使用 Cargo 命令安装即可：
$ cargo install img2txt-rs安装完成后，可以直接使用：
$ img2txt examples/example2.jpg -s 60
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ooooooooooooooooooooooooooo**o**oooooooooooooooooooooooooooo
oooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooo
oooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooo总结
不到 200 行代码我们就实现了我们的功能！并且熟悉了 Rust 之后，开发效率其实是非常高的；
附录
源代码：
参考文章：