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Lab Notebook, Jul 14 2025: A failed attempt at a grayscale graphic-to-ASCII art converter using the CW-SSIM index

I recently had need to create a series ASCII art logos for a neofetch-style “check out my computer specs” program. For example, from the original documentation for neofetch, consider the following Arch logo (MIT licensed):

Of course, I don’t have any ASCII art skills. So why not let an algorithm convert it for you? The notebook below documents my unsatisfactory attempt at doing so via the following procedure:

1. Given a (grayscale) source image, first produce multiple slightly translated copies, to mitigate possible aliasing when converting to ASCII glyphs;

2. Divide the image up into equally-sized tiles;

3. Simultaneously, render ASCII glyphs to tiles of the same size;

4. Then match each tile to an ASCII glyph by using a well-known image similarity index with good properties. That is, match the tile to the ASCII glyph with the best similarity index.

In this case, as our image tile-to-ASCII-glyph matching metric, we use Complex Wavelet Structural Similarity Index (CW-SSIM), by Sampat, Wang, Gupta, Bovik, and Markey (2009), which is “robust to small rotations and translation”.

Unfortunately, the results aren’t satisfactory, as we’ll see at the end – not without producing too many alternative jittering renderings. Here are four jitterings of the Happy Mac, rendered as ASCII art 30 characters wide (including original border):

Here are some takeaway thoughts:

• Like optical font sizing, we have to be open to the possibility that the best smaller (lower-resolution) version of an image – logo, etc. – is not a direct resize, but a resize that takes into account aliasing and other visual effects. Is there a way of doing this computationally?

  • See Ahrens T. and Mugikura, S. (2014), Size-specific adjustments to type designs: An investigation of the principles guiding the design of optical sizes.

• At very small sizes, we trade off clarity (i.e. being able to resolve features) with accuracy (i.e. keeping edges where they physically are). In this context, determining a single ASCII glyph therefore requires information from the entire image, rather than simply a single tile being converted (a “global” rather than “local” operation).

• A much more fruitful approach might be to use techniques from the “style transfer” literature. Perhaps, thinking wildly, a diffusion model might be the right computational technique.

Preliminaries

We will need the pyssim package, which implements CW-SSIM on both PIL images and numpy arrays.

import ssim

import array
from IPython.display import display
from PIL import ImageFont, Image, ImageDraw, ImageOps
from math import sqrt
import numpy as np
from math import floor, ceil

Configuration

As input, we first allow RGB images, although ASCII rendering is eventually done in grayscale.

Our conversion process has the following knobs to tweak, beyond simply the source image (SRC_IMAGE) and source font (SRC_FONT):

• The # of columns in the resulting ASCII art;

• The character set to use, specified in CHARSET. ASCII is provided here, although another one of relevance to us is Mac OS Roman used in the classic Macintosh OS.

• The RGB background colour, BG_COLOR,

There are other knobs we can twiddle as well:

1. We will need to figure out the aspect ratio of a single monospace glypth tile. To do so, REFERENCE_CHAR, FONT_SIZE, FONT_WEIGHT, and DPI are used to render a “reference glyph tile” – the pixel size is irrelevant.

2. To avoid aliasing issues, we divide the width and height of a glyph respectively into X_TRANSLATED_ALTERNATIVES increments, and Y_TRANSLATED_ALTERNATIVES increments. Then we translate the original image X_TRANSLATED_ALTERNATIVES × Y_TRANSLATED_ALTERNATIVES times These translations are by less than a width and height of an ASCII tile.

1. When translating the source image, we fill in the resulting empty space using the RGBA colour BG_COLOR.

SRC_IMAGE = "./Happy_Mac_original-1.webp"
FONT = "./monaco.ttf"

# Parameters re: output:
ASCII_ART_WIDTH = 30
CHARSET = " !\"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\\]^_`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~"
# An iumportant set of output parameters: we might worry about whether
# a sharp line perfectly lines up characters like slashes, lines, etc –
# - i.e. whether aliasing exists.
# So that we don't have to worry too much about this without reducing
# sharpness with antialiasing,
# we provide multiple alternative renderings by shifting the source image
# multiple times in the X and Y direction "less than the width of a cell";
# that way, we give lines multiple opportunities to line up with
# line characters etc.
X_TRANSLATED_ALTERNATIVES = 2;
Y_TRANSLATED_ALTERNATIVES = 2;
BG_COLOR = (255, 255, 255) # Currently only support clamp to border (colour).
    # However, I think ImageOps.pad will do clamping to edge .

# Expected parameters of the output terminal emulator.
FONT_SIZE = 9
FONT_WEIGHT = "normal"

# Internal parameters that tune internal calculations, but theoretically
# have no effect on the output.
REFERENCE_CHAR = "█"
TILESET_DPI = 300

Image conversion

Removing alpha + initial padding

After initial loading of image and font, we render a composite image of both to make sure we’ve removed the alpha channels from both correctly.

# Load image and font directly into PIL; we will need to immediately convert
# the image from RGBA to RGB.
font = ImageFont.truetype(FONT, FONT_SIZE)
rgba_img = Image.open(SRC_IMAGE)

# Check if the image is in RGBA mode before attempting to split and composite.
if rgba_img.mode == 'RGBA':
  img = Image.composite(rgba_img, Image.new("RGB", rgba_img.size, BG_COLOR), rgba_img.split()[3])
else:
  img = rgba_img.convert("RGB") # Ensure it's in RGB mode

# Debug: display the image and example
# of the font rendered, composited
font_test = Image.new("RGB", (200, 200), (255, 255, 255))
font_test.paste(img, (0, 0))
font_ctx = ImageDraw.Draw(font_test)
font_ctx.text((0, 0), REFERENCE_CHAR + "Jackdaws ate my sphinx of quartz", font=font, fill=(0, 0, 0))
display(font_test)

Important detail: the final image we divide up into ASCII_ART_WIDTH tiles is not actually the original image, but the original image surrounded by a border the width of a tile.

Therefore, what we do is: - Divide the width of the original image into ASCII_ART_WIDTH - 2 tiles (rounding up), obtaining cell_w, the pixel width of each tile.

• We obtain cell_h, the pixel height of each tile, by finding the aspect ratio of the font’s characters (i.e. using REFERENCE_CHAR) and multiplying by cell_w (rounding up);

• The resulting image we divide up into tiles is therefore created by adding a border of width cell_w and height cell_h around the image. The colour of this background is BG_COLOR.

At the end, we render a copy of the expanded image.

# Important internal detail: because, to present multiple jittered alternative
# conversion to the user, we add an extra border around the image of 1 cell size
# each (hence adding +2 cells to total width and height), we internally need
# to subtract 2 when computing how to tilte the source image (sans border) only.
UNJITTERED_ASCII_ART_WIDTH = ASCII_ART_WIDTH - 2

# Using UNJITTERED_ASCII_ART_WIDTH and the font parameters, compute the (pixel) width and
# height of an area covered by a single ASCII tile.
(_, _, old_img_w, old_img_h) = img.getbbox()
(_, _, refchar_w, refchar_h) = font.getbbox(REFERENCE_CHAR)
refchar_h_coef = refchar_h / refchar_w
cell_w = ceil(old_img_w / UNJITTERED_ASCII_ART_WIDTH)
cell_h = ceil(cell_w * refchar_h_coef)

# Then, calculate how many rows of ASCII art are needed to fully cover the
# source image with tiles; erring on the size of over-covering.
UNJITTERED_ASCII_ART_HEIGHT = ceil(old_img_h / cell_h)

# This tile width/height will likely not evenly
# divide the whole image -- in fact, celL_w and cell_h will result in
# an over-cover of the image -- so pad the image as needed.
padding_w = cell_w * UNJITTERED_ASCII_ART_WIDTH - old_img_w
padding_w_left = floor(padding_w / 2)
padding_w_right = ceil(padding_w / 2)
padding_h = cell_h * UNJITTERED_ASCII_ART_HEIGHT - old_img_h
padding_h_top = floor(padding_h / 2)
padding_h_bottom = ceil(padding_h / 2)

assert(cell_w * UNJITTERED_ASCII_ART_WIDTH == old_img_w + padding_w_left + padding_w_right)
assert(cell_h * UNJITTERED_ASCII_ART_HEIGHT == old_img_h + padding_h_top + padding_h_bottom)

## Okay; create a new image w/ padding.
padded_img = Image.new("RGB", (old_img_w + padding_w_left + padding_w_right, old_img_h + padding_h_top + padding_h_bottom), BG_COLOR)
padded_img.paste(img, (padding_w_left, padding_h_top))
img_w, img_h = padded_img.size

# We should have the following relations:
assert(img_w == UNJITTERED_ASCII_ART_WIDTH * cell_w)
assert(img_h == UNJITTERED_ASCII_ART_HEIGHT * cell_h)

# Let (pixwidth, pixheight) be the (pixel) width and height of an area
# covered by a single ASCII tile. Expand the source image to create
# a border of width cell_w and cell_h - i.e. enough space for an
# extra cell on all sides.
expanded_img = Image.new("RGB", (img_w + 2*cell_w, img_h + 2*cell_h), BG_COLOR)
expanded_img.paste(padded_img, (cell_w, cell_h))

display(expanded_img)

Jittering the source image

Recall that, to mitigate the effects of ailasing due to image features incidentally lining up with ASCII tile boundaries, we jitter the image X_TRANSLATED_ALTERNATIVES × Y_TRANSLATED_ALTERNATIVES times. Specifically, to produce successive images, we repeatedly nudge by x_jitter_stride and/or y_jitter_stride; always by less than an ASCII tile’s pixel width and height.

At the end, we show all of our alternatives for the current setup of X_TRANSLATED_ALTERNATIVES := 2 and Y_TRANSLATED_ALTERNATIVES := 2.

# Define
# x_jitter_stride := cell_w / X_TRANSLATED_ALTERNATIVES, and
# y_jitter_stride := cell_h / Y_TRANSLATED_ALTERNATIVES.
x_jitter_stride = cell_w / X_TRANSLATED_ALTERNATIVES
y_jitter_stride = cell_h / Y_TRANSLATED_ALTERNATIVES

# Create two arrays - jittered_img contains jittered src images; jittered_img_arrs
# contains numpy equivalents of these arrays.
jittered_imgs = []

# Create multiple copies of the source image, each shifted by
# (x_jitter_stride * i, y_jitter_stride * j) for i in range(X_TRANSLATED_ALTERNATIVES)
# and j in range(Y_TRANSLATED_ALTERNATIVES), and again fill any pixels
# that fall outside the source image with the colour specified by
# BG_COLOR.
for i in range(X_TRANSLATED_ALTERNATIVES):
  for j in range(Y_TRANSLATED_ALTERNATIVES):
    to_add = Image.new("RGB", (expanded_img.width, expanded_img.height), BG_COLOR)
    to_add.paste(expanded_img, (int(i * x_jitter_stride), int(j * y_jitter_stride)))
    jittered_imgs.append(to_add)

for jittered_img in jittered_imgs:
    display(jittered_img)

Tileset creation

Separately, given cell_w and cell_h, the target pixel dimensions of a tile, we generate a “tileset” of renderings (currently RGB) of characters in CHARSET into tiles with pixel dimensions. Result: tileset_char[] gives each character in order, and tileset_img[] gives in the same order each corresponding rentered character tile. This is what we will match each tile to.

# Create a struct-of-array "dictionary" takes each of the characters in CHARSET
# to an image of size cell_w, cell_h, containing font rendered in grayscale, sized to
# exactly fit the cell. (If the rendering doesn't produce the exact
# size, scale to take care of implicit antialiasing.)
tileset_char = []
tileset_img = []

for char in CHARSET:
    temp_img = Image.new("RGBA", (refchar_w, refchar_h), (255, 255, 255, 255))
    font_ctx = ImageDraw.Draw(temp_img)
    font_ctx.text((0, 0), char, font=font, fill=(0, 0, 0, 255))
    temp_img = temp_img.resize((cell_w, cell_h), Image.HAMMING)
    tileset_char.append(char)
    tileset_img.append(temp_img)

# Debug: show all images in 'tileset'.
for one_tile in tileset_img[0:3]:
  display(one_tile)

Tiling the image

Technical decision: for the purposes of iterating over successive tiles, we work with (grayscale) images in numpy array form (after converting to grayscale.) As a result, it becomes easy to iterate through axis-aligned subarrays of 2D tiles (iterate_tiles), as well as flatten tiles (linearize_tile, iterate_linearized_tiles), although we don’t end up needing to use this.

The next code chunk defines tile iteration functions; the code chunk after that does actual conversion of both jittered images and ASCII styles to grayscale.

def linearize_tile(nparray, width, height):
  assert(nparray.shape[0] == height)
  assert(nparray.shape[1] == width)
  return nparray.flatten()

def iterate_tiles(nparray, numtilesw, numtilesh, tilewidth, tileheight):
  assert(nparray.shape[0] == numtilesh * tileheight)
  assert(nparray.shape[1] == numtilesw * tilewidth)
  for i in range(numtilesh):
    for j in range(numtilesw):
      yield nparray[i*tileheight:(i+1)*tileheight, j*tilewidth:(j+1)*tilewidth]

def iterate_linearized_tiles(nparray, numtilesw, numtilesh, tilewidth, tileheight):
  for tile in iterate_tiles(nparray, numtilesw, numtilesh, tilewidth, tileheight):
    yield linearize_tile(tile, tilewidth, tileheight)

jitteredimgs_bwarrays = []
for jittered_img in jittered_imgs:
  jitteredimgs_bwarrays.append(np.array(jittered_img.convert("L")))

tileset_bwarrays = []
for tile in tileset_img:
  tileset_bwarrays.append(np.array(tile.convert("L")))

Metric-maximizing ASCII art rendering

With all of these definitions, the actual source image tile-to-ASCII-glyph matching is straightforward. The function tile_metric(tile1, tile2) provides a simple wrapper of a routine that comutes CW-SSIM metric on tiles. (Note that the underlying implementation in pyssim requires PIL images).

Then, we do the following iterations to map all of our jittered images to ASCII art tiles:

• For each jittered alternative source image;
  • For each tile in the jittered source image; successively compare the current tile all ASCII glyph tiles, by computing CW-SSIM index. Retain the ASCII glyph that has the highest CW-SSIM metric (i.e. similarity index).

Given our 4 jittered alternatives, the resulting “best” ASCII translations are rendered at the end. We then subjectively evaluate them.

def tile_metric(tile1, tile2):
  img1 = ssim.SSIM(Image.fromarray(tile1))
  return img1.cw_ssim_value(Image.fromarray(tile2))

# For each jittered img;
for img_i, img_array in enumerate(jitteredimgs_bwarrays):
  chars = []
  # For each tile;
  for tile_i, tile in enumerate(iterate_tiles(img_array, UNJITTERED_ASCII_ART_WIDTH + 2, UNJITTERED_ASCII_ART_HEIGHT + 2, cell_w, cell_h)):
    tile_history = []
    # For each potential character;
    for i in range(len(tileset_bwarrays)):
      print(f't {tile_i} c {tileset_char[i]}', end = " ")
      # Compute loss;
      loss = tile_metric(tile, tileset_bwarrays[i])
      tile_history.append((tileset_char[i], tile_metric(tile, tileset_bwarrays[i])))
    # Sort tile_history by descending value of tile metric;
    tile_history.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    # Append current rendered char to 'chars'
    chars.append(tile_history[0][0])
  # Here is a way to visualize our output.
  # Recreate the jittered image from img_array;
  ascii_rendering = Image.new("L", (jittered_imgs[img_i].height, jittered_imgs[img_i].width), 255)
  # For each tile index;
  for i in range(UNJITTERED_ASCII_ART_WIDTH + 2):
    for j in range(UNJITTERED_ASCII_ART_HEIGHT + 2):
      # Recreate the associated character's image;
      tile_idx = tileset_char.index(chars[j * (UNJITTERED_ASCII_ART_WIDTH + 2) + i])
      tile_img = Image.fromarray(tileset_bwarrays[tile_idx].reshape((cell_h, cell_w)))
      # Paste in the pixel location.
      ascii_rendering.paste(tile_img, (i * cell_w, j * cell_h))
  display(ascii_rendering)

t 0 c   t 0 c ! t 0 c " t 0 c # t 0 c $ t 0 c % t 0 c & t 0 c ' t 0 c ( t 0 c ) t 0 c * t 0 c + t 0 c , t 0 c - t 0 c . t 0 c / t 0 c 0 t 0 c 1 t 0 c 2 t 0 c 3 t 0 c 4 t 0 c 5 t 0 c 6 t 0 c 7 t 0 c 8 t 0 c 9 t 0 c : t 0 c ; t 0 c < t 0 c = t 0 c > t 0 c ? t 0 c @ t 0 c A t 0 c B t 0 c C t 0 c D t 0 c E t 0 c F t 0 c G t 0 c H t 0 c I t 0 c J t 0 c K t 0 c L t 0 c M t 0 c N t 0 c O t 0 c P t 0 c Q t 0 c R t 0 c S t 0 c T t 0 c U t 0 c V t 0 c W t 0 c X t 0 c Y t 0 c Z t 0 c [ t 0 c \ t 0 c ] t 0 c ^ t 0 c _ t 0 c ` t 0 c a t 0 c b t 0 c c t 0 c d t 0 c e t 0 c f t 0 c g t 0 c h t 0 c i t 0 c j t 0 c k t 0 c l t 0 c m t 0 c n t 0 c o t 0 c p t 0 c q t 0 c r t 0 c s t 0 c t t 0 c u t 0 c v t 0 c w t 0 c x t 0 c y t 0 c z t 0 c { t 0 c | t 0 c } t 0 c ~ t 1 c   t 1 c ! t 1 c " t 1 c # t 1 c $ t 1 c % t 1 c & t 1 c ' t 1 c ( t 1 c ) t 1 c * t 1 c + t 1 c , t 1 c - t 1 c . t 1 c / t 1 c 0 t 1 c 1 t 1 c 2 t 1 c 3 t 1 c 4 t 1 c 5 t 1 c 6 t 1 c 7 t 1 c 8 t 1 c 9 t 1 c : t 1 c ; t 1 c < t 1 c = t 1 c > t 1 c ? 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Evaluating our results. Although our resulting images are recognizable Happy Macs, they are very coarse renderings of the original image – not enough to resolve the “face” of the Happy Mac in a recognizable way, for example. Jittering the image provided more clearer alternatives (or at least rendered certain features more clearly), but 4 alternatives isnt’ enough here to produce an image with good resolution.

In fact, we have to be open to the possibility of something other than a 1:1 tile-to-ASCII image translation – perhaps by an initial “optical resizing”/feature-adjusting step.