用PLT比较轻量级，用opencv是比较重量级

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import numpy as np
from PIL import Image

if __name__ == '__main__':
 image_file = '/Users/mac/Documents/学习文档/机器学习/5.Package/son.png'
 height = 100 #假定写入图片的高度是100

 img = Image.open(image_file)
 img_width, img_height = img.size #获取img的尺寸
 width = 2 * height * img_width // img_height # 假定字符的高度是宽度的2倍，写入图片的高度是宽度的2倍
 img = img.resize((width, height), Image.ANTIALIAS) #改变尺寸，将新定的宽度，高度重定img的size赋给img
 pixels = np.array(img.convert('L')) #转成灰度值喂给array,pixels是个存灰度值的数组
 print(pixels.shape)
 print(pixels)
 chars = "MNHQ$OC?7>!:-;. " #256色的不同通道浓淡，M代表0-15，N代表16-31
 N = len(chars)
 step = 256 // N
 print(N)
 print step
 result = ''
 for i in range(height):
  for j in range(width):
   result += chars[pixels[i][j] // step] #像素点的值除以step是可以找到step这个像素点的位置，char做素引，是指对应的该
   #点的值填充成上面更浓的色，故就显示出来了
  result += '\n'
 with open('text.txt', mode='w') as f:
  f.write(result)

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