廢話少說，直接上圖：

在這里插入圖片描述

理論：

對圖片灰度值以及字符的灰度值都做histogram，并進行主要部分的對應，可以改善對比度和顯示效果

經過我在網上拼拼湊湊，以及自己稍微改改得到的代碼如下:

PIL庫：

只需要安裝pillow庫就行了，以下是終端安裝代碼：

pip install pillow

完整原始碼：

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import operator, bisect
def getChar(val):
    index = bisect.bisect_left(scores, val)
    if index > 0 and sorted_weights[index][1] + sorted_weights[index -
                                                               1][1] > 2 * val:
        index -= 1
    return sorted_weights[index][0]

def transform(image_file):
    image_file = image_file.convert("L")
    codePic = ''
    for h in range(image_file.size[1]):
        for w in range(image_file.size[0]):
            gray = image_file.getpixel((w, h))
            codePic += getChar(maximum * (1 - gray / 255))
        codePic += '\r\n'
    return codePic


PictureName = input("請輸入您要轉換的照片名稱：")
readinFilePath = f'{PictureName}'
outputTextFile = f'{PictureName}_ascii.txt'
outputImageFile = f'{PictureName}_ascii.jpg'
fnt = ImageFont.truetype('Courier New.ttf', 10)
chrx, chry = fnt.getsize(chr(32))
normalization = chrx * chry * 255
weights = {}

for i in range(32, 127):
    chrImage = fnt.getmask(chr(i))
    sizex, sizey = chrImage.size
    ctr = sum(
        chrImage.getpixel((x, y)) for y in range(sizey) for x in range(sizex))
    weights[chr(i)] = ctr / normalization
weights[chr(32)] = 0.01
weights.pop('_', None)
weights.pop('-', None)
sorted_weights = sorted(weights.items(), key=operator.itemgetter(1))
scores = [y for (x, y) in sorted_weights]
maximum = scores[-1]
base = Image.open(open(readinFilePath, 'rb'))
resolution = 0.3
sizes = [resolution * i for i in (0.665, 0.3122, 4)]
imagefile = base.resize((int(base.size[0] * sizes[0]),
                         int(base.size[1] * sizes[1])))
result = transform(imagefile)

asc_text = open(outputTextFile, 'w')
asc_text.write(result)
asc_text.close()

asc_image = Image.new(
    'L', (int(base.size[0] * sizes[2]), int(base.size[1] * sizes[2])), 255)
d = ImageDraw.Draw(asc_image)
d.text((0, 0), result, font=fnt, fill=0)
asc_image.save(outputImageFile)
asc_image.show()
asc_image.close()

補充說明：

我使用了Courier New這個字體，它是等寬字體，我針對每一個character估算了一下它的灰度，并排序，將圖片0~255的灰度映射到字符[32, 126]上面，
Courier New如果沒有的話，可以從trishume/OpenTuringCompiler下載，也可以下方評論區留言，
resolution是精細程度，小則粗糙，大則精細，可以大于1，必須大于0，
我專門洗掉了下劃線和破折號，因為這兩種符號的指向性太強，容易影響圖片整體觀感，
特殊引數sizes中的(0.665, 0.3122, 4)是我根據Courier New字體，字體大小10，以及PIL ImageFont輸出情況調整出來的，不同字體需要微調這其中的比例，