今天分享的這段程式碼，看起來沒啥實際用處，而且有些反潮流，因為現如今大家看視訊都追求更高解析度的超清畫質，而我們這個，是一個“超不清”的視訊播放器：

在控制檯裡播放視訊，用字元來表示畫面

不過我覺得它至少可以有三個作用：1.用來練習視訊和影象處理的程式設計開發；2.在沒有圖形介面的伺服器上播放視訊（雖然效果不咋地）；3.作為一種獨特的藝術風格化處理

程式的原理其實很簡單，關鍵是你要理解計算機中一張影象的組成：一堆畫素點。我們平常說的 1920*1080 之類的解析度，也就是指這個畫素點的多少。我們想做成字元畫，也就是考慮如何用不同的字元來表示一個畫素。

通常一個畫素點由3個0~255的值表示

一幅影象全部轉成字元序列後，就可以直接在控制檯輸出了。對於一個視訊來說，只需要將每一幀都轉換後輸出，並按照一定的時間間隔清屏、輸出下一幀，即可達到我們的需要的效果。

轉換後的效果：

程式碼：

# coding: utf8
import cv2 as cv
import os
import time
# 替換字元列表
ascii_char = list(r"
 
[email protected]%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,\"^`'. ")
char_len = len(ascii_char)
# 載入視訊
cap = cv.VideoCapture('video.mp4')
while True:
    # 讀取視訊每一幀
    hasFrame, frame = cap.read()
    if not hasFrame:
        break
    # 視訊長寬
    width = frame.shape[0]
    height = frame.shape[1]
    # 轉灰度圖
    img_gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    # 縮小圖片並調整長寬比
    img_resize = cv.resize(img_gray, (int(width / 10), int(height / 10)))

    text = ''
    # 遍歷圖片中的畫素
    for row in img_resize:
        for pixel in row:
            # 根據畫素值，選取對應的字元
            text += ascii_char[int(pixel / 256 * char_len)]
        text += '\n'
    # 清屏
    os.system('cls')  # mac是'clear'
    # 輸出生成的字元方陣
    print(text)
    # 適當暫停一下
    time.sleep(0.03)
 

程式碼不長，稍微解釋下其中幾處：

1. ascii_char 這個字元序列並不是必須這樣，只要大致上滿足其中的字元看起來從深到淺即可，字元越多越準確，效果就越好。

2. 讀取視訊使用了 opencv-python，並直接用它提供的方法轉了灰度圖，在之前的文章中也有過介紹：OpenCV-Python，計算機視覺開發利器

3. resize 這一步比較重要，因為有的視訊解析度很高，直接一個畫素轉一個字元的話量太大，所以先縮小圖片。另一個原因是字元一般都不是正方形，所以在圖片長寬比上要做一定的調整，這樣最終效果比較好。（實際中要根據你自己控制檯中的字型效果來調整縮放比例）

4. ascii_char[int(pixel / 256 * char_len)] 是整個轉換的核心，因為一個畫素的顏色範圍是 0~255，通過 pixel / 256 * char_len 可以將一個畫素值對應於字元序列中灰度相當的字元。

5. 關於輸出，有幾個值得注意的點：輸出一幀前需要清屏，不同平臺命令有區別；時間間隔、控制檯的字型大小、縮放比例都要根據實際情況作調整；如果計算時間過長、重新整理太慢而螢幕閃爍，可以考慮進一步縮小圖片，或者先將所以幀轉換完畢後再統一輸出。