https://github.com/levysoft/text-image-transformer
Compressing Text into Images
https://github.com/levysoft/text-image-transformer
image-processing image-to-text open-source pillow python text-processing text-to-image
Last synced: over 1 year ago
JSON representation
Compressing Text into Images
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/levysoft/text-image-transformer
- Owner: levysoft
- License: mit
- Created: 2024-01-26T14:17:11.000Z (over 2 years ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2024-07-14T12:23:06.000Z (almost 2 years ago)
- Last Synced: 2025-01-10T11:41:13.285Z (over 1 year ago)
- Topics: image-processing, image-to-text, open-source, pillow, python, text-processing, text-to-image
- Language: Python
- Homepage:
- Size: 10.3 MB
- Stars: 1
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.it.md
- License: LICENSE
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README
# Text Image Transformer
[ [English](README.md) | [Italiano](README.it.md) ]
Questo progetto Python consente di convertire testo in immagini ASCII e viceversa, da immagini ASCII a testo. Il codice è ispirato all'articolo del blog "Compressing Text Into Images" di Terence Eden (https://shkspr.mobi/blog/2024/01/compressing-text-into-images/).
# Utilizzo
## Da Testo a Immagine (`text_to_image.py`)
1. Inserisci il testo che desideri convertire in un file denominato `text_input.txt` nella stessa directory di `text_to_image.py`.
2. Esegui `text_to_image.py` per convertire il testo in un'immagine ASCII.
3. L'immagine ASCII verrà salvata con il nome `ascii_grey.png`.
## Da Immagine a Testo (`image_to_text.py`)
1. Assicurati di avere un'immagine ASCII denominata `ascii_grey.png` nella stessa directory di `image_to_text.py`.
2. Esegui `image_to_text.py` per convertire l'immagine ASCII nuovamente in testo.
3. Il testo verrà salvato in un file denominato `text_output.txt`.
## Personalizzazione
Puoi personalizzare la larghezza dell'immagine ASCII modificando la variabile `width` in `text_to_image.py`. Modificare questo valore influenzerà la larghezza dell'immagine risultante.
## Test con Immagini di Grandi Dimensioni
Se hai la necessità di eseguire test con immagini di grandi dimensioni, puoi fare riferimento a questo repository: [dscape/spell - test/resources/big.txt](https://github.com/dscape/spell/blob/master/test/resources/big.txt). Troverai un esempio di file di testo di grandi dimensioni che può essere utilizzato per valutare le prestazioni dello script.
## Dipendenze
Questo progetto utilizza la libreria Python Imaging Library (PIL) per l'elaborazione delle immagini. Puoi installarla utilizzando `pip` se non l'hai già installata:
```bash
pip install pillow
```
## Esempio
Un file di testo di esempio denominato `text_input.txt` e l'immagine ASCII risultante `ascii_grey.png` sono inclusi in questo repository a scopo dimostrativo.
## Licenza
Questo progetto è open-source ed è disponibile sotto la Licenza MIT. Sentiti libero di utilizzare e modificare il codice a tuo piacimento.