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练习

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import struct

# 使用复杂度由高到低的 70 个可打印 ASCII 字符代表 70 个不同的灰度
gray_scale = '$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,"^`\'. '

# 计算量化所用的值
scale = 256 / len(gray_scale)

with open('test.txt', 'w') as output:
  # 使用 r 读取 b 二进制 模式打开文件
  with open('test.bmp', 'rb') as f:
    # 读取 14 字节的文件头
    bmp_file_header = f.read(14)

    # BMP 文件头
    # bm 对应 2 字节的标志'BM'
    # size 对应 4 字节无符号整型表示文件大小
    # r1 r2 对应 2 个宽度为 2 字节的保留位置
    # offset 对应 4 字节无符号整型表示图像数据的起始偏移
    bm, size, r1, r2, offset = struct.unpack('<2sIHHI', bmp_file_header)

    print(bm, size, offset)

    # 读取 40 字节的文件头
    bmp_info_header = f.read(40)

    # 不定长的信息头，一般为 40 字节
    # info_size 对应 4 字节无符号整型表示信息头大小
    # width 对应 4 字节有符号整型表示图像宽度
    # height 对应 4 字节有符号整型表示图像高度
    # planes 对应 2 字节无符号整型表示色彩层数，一般值为 1
    # bits 对应 2 字节无符号整型表示位深度，即用多少比特表示颜色
    # compression 对应 4 字节无符号整型表示压缩方式
    # data_size 对应 4 字节无符号整型表示图像数据大小 = width * height * bits
    # x_res 对应 4 字节有符号整型表示横向（x轴）分辨率（多少像素每米）
    # y_res 对应 4 字节有符号整型表示纵向（y轴）分辨率（多少像素每米）
    # clr_used 对应 4 字节无符号整型表示调色板颜色数量
    # clr_important 对应 4 字节无符号整型表示调色板重要颜色数量
    info_size, width, height, planes, bits, compression, data_size, x_res, y_res, clr_used, clr_important = struct.unpack(
        '<IiiHHIIiiII', bmp_info_header)

    print(info_size, width, height, bits, data_size)

    for h in range(height):
      for w in range(width):
        # 读取 3 字节的颜色，共计 24 bits ，对应 Blue Green Red.
        current_pix_color = f.read(3)

        # 将 BGR 按自己倒序为 RGB 方便显示
        current_pix_color = current_pix_color[::-1]

        # Gray = R*0.2126 + G*0.7152 + B*0.0722
        gray = int(current_pix_color[0] * 0.2126 +
                  current_pix_color[1] * 0.7152 + current_pix_color[2] * 0.0722)

        # 计算量化后的索引值
        index = int(gray / scale)

        # 读出对应的 ASCII 字符
        ascii_gray = gray_scale[index]

        # 写入文件
        output.write(ascii_gray)

      # 每写完一行写入一个换行符
      output.write('\n')