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c语言实现图片转化为 ASCII 图

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c语言实现图片转化为 ASCII 图
/* 【自学去】网站收集 http://www.zixue7.com */ #include #include #include /***********************宏定义***********************/ #define ASC_HEIGHT 8 #define ASC_WIDTH 8 #define ASCII_NUM 32 /*********************结构体定义*********************/ struct ascii { char asc[ASCII_NUM]; int gray[ASCII_NUM]; }as = {' ', '`', '.', '^', ',', ':', '~', '"', '<', '!', 'c', 't', '+', '{', 'i', '7', '?', 'u', '3', '0', 'p', 'w', '4', 'A', '8', 'D', 'X', '%', '#', 'H', 'W', 'M', 0, 5, 7, 9, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27, 29, 31, 33, 35, 37, 39, 41, 43, 45, 47, 49, 51, 53, 55, 59, 61, 63, 66, 68, 70}; /**********************函数声明***********************/ char SearchAsc(struct ascii as, int gray); void Pic2Asc(struct ascii as, char filename[]); /***********************主函数***********************/ int main(void) { char filename[256]; system("title, 图片转化为ASCII图画demo"); printf("请输入文件名(含扩展名)\n\n"); gets(filename); system("cls"); Pic2Asc(as, filename); printf("转换完成,任意键退出\n\n"); system("pause"); return 0; } /***********************函数体***********************/ //图片转化为ASCII点阵,并保存到txt和html文件中 void Pic2Asc(struct ascii as, char filename[]) { int height, width, gray; IMAGE img; FILE *fpAscPicText; //图像设备初始化 loadimage(&img, filename); SetWorkingImage(&img); height = getheight() / ASC_HEIGHT; width = getwidth() / ASC_WIDTH; if((fpAscPicText = fopen("ASC_PIC.txt", "w")) == NULL) { printf("文件打开失败\n"); exit(0); } //开始转化并保存结果 for(int i = 0; i < height; i++) { for(int j = 0; j < width; j++) { gray = 0; //扫描每一小块的灰度,并计算出平均灰度 for(int h = 0; h < ASC_HEIGHT; h++) for(int w = 0; w < ASC_WIDTH; w++) { gray += GetRValue(RGBtoGRAY(getpixel(j * ASC_WIDTH + w, i * ASC_HEIGHT + h))); } gray /= (ASC_HEIGHT * ASC_WIDTH); gray = (255- gray) * 90 / 255; fputc(SearchAsc(as, gray), fpAscPicText); } fputc('\n', fpAscPicText); } fclose(fpAscPicText); } //二分法查找ASCII字符,就低不就高 char SearchAsc(struct ascii as, int gray) { int lower = 0; int higher = ASCII_NUM; int mid; if(gray <= as.gray[0]) { return as.asc[0]; } else if (gray >= as.gray[ASCII_NUM - 1]) { return as.asc[ASCII_NUM - 1]; } else { while((higher - lower) > 1) { mid = (lower + higher) >> 1; if(gray > as.gray[mid]) { lower = mid; } else { higher = mid; } } return as.asc[lower]; } }

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基于flask开发的CMS博客系统,基于教程的一个复现 对部分功能做了优化,原来项目有些功能有问题,比如图片显示不了,权限不好修改,等等 #celery启动命令 celery -A app.celery worker -P gevent -l info #数据库同步命令 #ORM模块映射成表的三步,同步数据库,默认是执行app.py文件 1.flask db init 执行一次 2.flask db migrate 识别ORM模型的改变,生成迁移脚本 3.flask db upgrade 运行迁移脚本,同步到数据库中
基于MATLAB的人体行为识别(完美运行)
人体行为识别是一种通过分析和识别人类的行为模式来判断其身份、意图和情感的技术。这项技术通过使用计算机视觉、深度学习和模式识别等方法,从视频、图像或传感器数据中提取人体动作和姿态等信息。人体行为识别可以应用于安全监控、智能交通、健康监测等领域,具有很大的应用前景。 人体行为识别可以用于识别人的身份,例如通过人的步态、手势等特征来验证其身份。它也可以用于判断人的意图,例如通过分析人的动作和表情来判断其是否具有攻击性或挑衅性。此外,人体行为识别还可以用于识别人的情感状态,例如通过分析人的表情和语音来判断其是否快乐、愤怒或沮丧。 人体行为识别技术的核心是建立准确的行为模型。通过大量的训练数据和机器学习算法,可以提高人体行为识别的准确性。然而,由于人体行为的复杂性和多样性,人体行为识别仍面临着一些挑战,例如光照条件、姿态变化和遮挡等问题。 总的来说,人体行为识别是一项具有广泛应用前景的技术,它可以为各个领域提供安全和智能的解决方案。但同时也需要解决一些困难和挑战,以提高其在实际应用中的准确性和可靠性。
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