MATLAB实现图片转ASCII文本生成器

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0 下载量 187 浏览量 更新于2024-10-15 收藏 2KB RAR 举报
此资源描述了一个实用程序,它使用MATLAB编程语言来实现将标准图像文件转换为ASCII文本格式文件的功能。以下是关于此资源的重要知识点: 1. Ascii文本图像生成器的核心功能: - 从图像文件生成:该程序需要读取一个图像文件作为输入,该文件可以是常见的图像格式如JPEG、PNG、BMP等。 - 生成ASCII文本文件:转换过程的输出是一个文本文件,其中包含了图像的ASCII艺术版本。ASCII艺术是一种图形设计技术,它使用打印字符的组合来创造图像。 2. 程序的工作原理: - 读取和处理图像:首先,程序读取提供的图像文件,然后对其进行必要的处理,如调整大小或颜色转换。 - 字符集映射:ASCII文本图像是通过将图像的每个像素映射到一个特定的字符集来生成的。通常,字符集会从较宽的字符(如空格)到较窄的字符(如字母)排列,以近似图像的亮度或灰度。 - 文本文件输出:映射完成后,程序会创建一个新的文本文件,将映射好的字符按原图的像素布局写入该文件。 3. 应用场景: - ASCII文本图像广泛用于网络和文本界面,在纯文本环境中提供了一种简便的方式来分享和显示图像信息。 - 它也可以用于艺术创作和文本设计,为用户提供一种创造性和有趣的方式来表达视觉内容。 4. 技术细节: - MATLAB实现:该资源为MATLAB编写的工具,MATLAB是一种高级编程语言和交互式环境,常用于数学计算、数据分析和可视化。 - Ascii艺术生成算法:在MATLAB代码中会实现特定的算法,以高效地转换图像到ASCII文本格式。 5. 文件名称解析: - img2txt.mht:这个文件很可能是一个包含有图像转换为ASCII文本代码的MATLAB脚本文件,扩展名.mht可能是一种混合的文件格式,它可能包含了HTML内容或者是一个封装好的网页文件。 - Ascii text image generator.txt:这可能是一个简单的文本文件,包含有ASCII文本图像生成器的说明、使用方法或者是一个示例输出。 ***.txt:这个文件的含义不明确,它可能是包含有项目信息、网址或其它资源链接的文本文件。 6. 使用条件与限制: - 用户需要有MATLAB环境或兼容的解释器来运行此工具。 - 输出的ASCII图像质量与原始图像的分辨率和复杂性、字符映射算法的复杂性以及输出文本文件的字体显示能力有关。 通过以上知识点的解析,可以对这个名为"Ascii text image generator"的资源有一个全面的了解,包括其工作原理、应用场景以及技术细节等。

请解释此段代码class GATrainer(): def __init__(self, input_A, input_B): self.program = fluid.default_main_program().clone() with fluid.program_guard(self.program): self.fake_B = build_generator_resnet_9blocks(input_A, name="g_A")#真A-假B self.fake_A = build_generator_resnet_9blocks(input_B, name="g_B")#真B-假A self.cyc_A = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_B, "g_B")#假B-复原A self.cyc_B = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_A, "g_A")#假A-复原B self.infer_program = self.program.clone() diff_A = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_A, y=self.cyc_A)) diff_B = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_B, y=self.cyc_B)) self.cyc_loss = ( fluid.layers.reduce_mean(diff_A) + fluid.layers.reduce_mean(diff_B)) * cycle_loss_factor #cycle loss self.fake_rec_B = build_gen_discriminator(self.fake_B, "d_B")#区分假B为真还是假 self.disc_loss_B = fluid.layers.reduce_mean( fluid.layers.square(self.fake_rec_B - 1))###优化生成器A2B,所以判别器结果越接近1越好 self.g_loss_A = fluid.layers.elementwise_add(self.cyc_loss, self.disc_loss_B) vars = [] for var in self.program.list_vars(): if fluid.io.is_parameter(var) and var.name.startswith("g_A"): vars.append(var.name) self.param = vars lr = 0.0002 optimizer = fluid.optimizer.Adam( learning_rate=fluid.layers.piecewise_decay( boundaries=[ 100 * step_per_epoch, 120 * step_per_epoch, 140 * step_per_epoch, 160 * step_per_epoch, 180 * step_per_epoch ], values=[ lr, lr * 0.8, lr * 0.6, lr * 0.4, lr * 0.2, lr * 0.1 ]), beta1=0.5, name="g_A") optimizer.minimize(self.g_loss_A, parameter_list=vars)

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def train_step(real_ecg, dim): noise = tf.random.normal(dim) for i in range(disc_steps): with tf.GradientTape() as disc_tape: generated_ecg = generator(noise, training=True) real_output = discriminator(real_ecg, training=True) fake_output = discriminator(generated_ecg, training=True) disc_loss = discriminator_loss(real_output, fake_output) gradients_of_discriminator = disc_tape.gradient(disc_loss, discriminator.trainable_variables) discriminator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_discriminator, discriminator.trainable_variables)) ### for tensorboard ### disc_losses.update_state(disc_loss) fake_disc_accuracy.update_state(tf.zeros_like(fake_output), fake_output) real_disc_accuracy.update_state(tf.ones_like(real_output), real_output) ####################### with tf.GradientTape() as gen_tape: generated_ecg = generator(noise, training=True) fake_output = discriminator(generated_ecg, training=True) gen_loss = generator_loss(fake_output) gradients_of_generator = gen_tape.gradient(gen_loss, generator.trainable_variables) generator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_generator, generator.trainable_variables)) ### for tensorboard ### gen_losses.update_state(gen_loss) ####################### def train(dataset, epochs, dim): for epoch in tqdm(range(epochs)): for batch in dataset: train_step(batch, dim) disc_losses_list.append(disc_losses.result().numpy()) gen_losses_list.append(gen_losses.result().numpy()) fake_disc_accuracy_list.append(fake_disc_accuracy.result().numpy()) real_disc_accuracy_list.append(real_disc_accuracy.result().numpy()) ### for tensorboard ### # with disc_summary_writer.as_default(): # tf.summary.scalar('loss', disc_losses.result(), step=epoch) # tf.summary.scalar('fake_accuracy', fake_disc_accuracy.result(), step=epoch) # tf.summary.scalar('real_accuracy', real_disc_accuracy.result(), step=epoch) # with gen_summary_writer.as_default(): # tf.summary.scalar('loss', gen_losses.result(), step=epoch) disc_losses.reset_states() gen_losses.reset_states() fake_disc_accuracy.reset_states() real_disc_accuracy.reset_states() ####################### # Save the model every 5 epochs # if (epoch + 1) % 5 == 0: # generate_and_save_ecg(generator, epochs, seed, False) # checkpoint.save(file_prefix = checkpoint_prefix) # Generate after the final epoch display.clear_output(wait=True) generate_and_save_ecg(generator, epochs, seed, False)

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