将大块文本转换为图像的算法？ （由图像边缘定义）[关闭]

Question

我有大量的单词，希望以有趣的方式显示其统计信息。 我想打印每个单词，但是要在图像轮廓的边缘打断（由某种颜色指定），以便整体上所有的文本都形成图像。

我意识到没有一个例子就很难理解，因此可以从这张图片中看到我想要达到的目标，在这张图片中，《爱丽丝梦游仙境》的文字被打印出来，形成了爱丽丝和书中其他生物的形象。 http://www.litographs.com/上还有很多其他示例

我想以编程方式实现上述目标，但是我不确定该从何开始。 我开始写一个脚本，可以解析我的图像并只打印与透明像素位置相对应的文本，但是我很快意识到也许我真的不想基于每个像素，而是要考虑边缘-基于检测的方法会更好。 我也不确定那里的字体大小可能会如何。

有我不知道的算法可以帮助我实现这一目标吗？ 我正在使用Python / C，但是很高兴听到任何解决方案。

Answer 1

转换为黑白，然后转换为ascii art，然后用您的文本替换ascii art。

在PIL中，黑白转换很容易。 我从https://github.com/hit9/img2txt/blob/master/img2txt.py获得了ascii艺术

import Image

def to_ascii(img,maxLen=100.0):  

    #resize to maximum line length
    width, height = img.size
    rate = maxLen / max(width, height)
    width = int(rate * width)  # cast to int
    height = int(rate * height)

    img_small = img.resize((width, height))
    pixels = img_small.load()

    string = ""        
    for h in xrange(height):
        for w in xrange(width):
            rgb = pixels[w, h]
            if rgb == 0:
                string += ' '
            else:
                string += '#'
        string += "\n"

    return string

def hashes_to_text(hash_art, text):
    output = list(hash_art)
    tidx = 0
    for idx, char in enumerate(hash_art):
        if char == '#':
            output[idx] = text[tidx%len(text)]
            tidx += 1
    return ''.join(output)

像这样使用它：

#open your image file and convert to black/white
image_file = Image.open('Desktop/350px-Wiktionary_small.svg.png')
image_file = image_file.convert('1')  # to black/white

W = to_ascii(image_file)
W = hashes_to_text(W,'Wikipedia')
print W

将转换此图像

成

备注：研究 图像分割算法以改善黑白转换。