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用Java生成字符画（2）

在上一篇博客里我用Java创建了一个简单的Ascii 字符画生成器（可以从 GitHub 上获取）, 文章发布之后我收到了很多反馈。所以今天我打算继续在这个项目上添加一些新特性，期待能受到更多欢迎。我重新设计了核心部分，目的是增加扩展性以便测试不同的算法以及产生多样化的结果。在本文中，我会展示本项目的全新架构，方便您整合进自己的项目中以及根据需要进行扩展。

架构

用Java生成字符画（2）

AsciiImgCache

在任何ascii字符渲染发生前，我们需要创建一个此类的实例。它需要一个字体和字符列表作为参数，然后它将为每个字符生成一个图片的Map。如果你嫌麻烦，也有默认的字符列表提你选择。

提供给对此感兴趣的读者：

private static final char[] defaultCharacters =      "$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft///|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,/"^`'. "

示例

// use only '/' '/' and ' ' AsciiImgCache mediumBlackAndWhiteCache = AsciiImgCache.     create(new Font("Courier", Font.BOLD, 10), new char[] {'//', ' ', '/'});  // use default list AsciiImgCache largeFontCache = AsciiImgCache.     create(new Font("Courier",Font.PLAIN, 16));

BestCharacterFitStrategy

这是一个算法的抽象，用来判断源图像与每个字符的相似度。该抽象只有一个方法：

float calculateError(final GrayscaleMatrix character, final GrayscaleMatrix tile);

对于具体的实现来说，它应该比较两个图片并返回浮点格式的偏差值。每个字符都会被用来进行比较，最终采用返回最小偏差值的字符。目前有两种实现：

ColorSquareErrorFitStrategy

这个实现非常容易理解。它比较每个像素然后计算灰度差异的均方误差（Mean squared error）。

数学表达式如下：

用Java生成字符画（2）

其中n代表像素的数量， C和T分别代表字符和tile图像的像素。

StructuralSimilarityFitStrategy

结构相似性（SSIM）索引算法声称能还原人类视角，其目标是提升传统的诸如MSE的算法。此处我不打算详细解释其原理，如果你感兴趣可以在 Wikipedia 上阅读相关资料。我自己也进行了一些尝试并实现了一个版本，似乎能在我们的用例中获得不错的结果。

AsciiConverter

这是整个流程的核心，它包含源图像取样（tiling）的逻辑，调用具体实现计算出最匹配的字符。然而，它并不知道如何创建ascii 字符 – 这需要子类来实现。目前有两个实现：AsciiToImageConverter and AsciiToStringConverter – 顾名思义，它们分别输出图像和字符串。

示例用法：

正所谓埋头苦干胜于纸上谈兵，下面就整合各个部分，给大家展示整个流程：

// initialize cache AsciiImgCache cache = AsciiImgCache.create(new Font("Courier",Font.BOLD, 6)); // load image BufferedImage portraitImage = ImageIO.read(new File("image.png")); // initialize converters AsciiToImageConverter imageConverter =   new AsciiToImageConverter(cache, new ColorSquareErrorFitStrategy()); AsciiToStringConverter stringConverter =   new AsciiToStringConverter(cache, new StructuralSimilarityFitStrategy()); // image output ImageIO.write(imageConverter.convertImage(portraitImage), "png",   new File("ascii_art.png")); // string converter, output to console System.out.println(stringConverter.convertImage(portraitImage));

下面还有一些通过设置不同参数产生的图片：

原始图片

16 pts字体，MSE

16 pts 字体， SSIM

10 pts 字体3字符，MSE

10 pts字体3字符，SSIM

6 pts字体，MSE

6 pts字体，SSIM