python视频转化字节
白叔King 人气:0废话不多说,直接开干!
抖音字符视频在今年火过一段时间。
反正我是始终忘不了那段刘耕宏老师本草纲目的音乐…
这一次自己也来实现一波,做一个字符视频出来
百度好多都是显示模块,这个完整实现效果
步骤
将视频转化为一帧一帧的图片
把图片转化为字符画
按顺序播放字符画
1、准备
安装 Python-OpenCV 库
安装 Numpy 科学计算库
用到模块库
import time import cv2 import os from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont import numpy as np import os
然后新建python代码文档,在开头添加上下面的导入语句
2. 材料
材料来个视频文件了,我这里用的是zimeng.mp4,下载下来和代码放到同一目录下
你也可以换成自己的,建议是学习时尽量选个短一点的视频,十几秒十秒就行了,方便调试用
此外,要选择对比度高的视频。否则的话,就需要彩色字符才能有足够好的表现,有时间我试试。
3、按帧读取视频
现在继续添加代码,实现第一步:按帧读取视频。
下面这个函数,接受视频路径和字符视频的尺寸信息,返回一个img列表,其中的img是尺寸都为指定大小的灰度图。
第一步截取图片
def video_img(file='zimeng.mp4'): # 在当前目录下新建文件夹 folder_path = "img_bear/" if folder_path: pass else: os.makedirs(folder_path) # 进行视频的载入 vc = cv2.VideoCapture(file) # 判断载入的视频是否可以打开 ret = vc.isOpened() # 循环读取视频帧 num = 0 while ret: num = num + 1 # 进行单张图片的读取,ret的值为True或者Flase,frame表示读入的图片 ret, frame = vc.read() if ret: # 存储为图像 cv2.imwrite('img_bear/' + str(num) + '.jpg', frame) # 输出图像名称 print('img_bear/' + str(num) + '.jpg') # 在一个给定的时间内(单位ms)等待用户按键触发,1ms cv2.waitKey(1) else: break # 视频释放 vc.release() time.sleep(0.5) video_image(num)
如果运行没报错,就没问题
代码里的注释应该写得很清晰了,继续下一步
第二步对图片做灰度处理
视频转换成了图像,这一步便是把图像转换成字符画
上面这个函数,一个img对象为参数,前往对应的字符画
def video_image(num=''): # 创建字符图片文件夹 folder_path = "bear/" if folder_path: pass else: os.makedirs(folder_path) for i in range(1, num): filename = 'img_bear/' + str(i) + '.jpg' im = Image.open(filename) # 返回一个Image对象 width = im.size[0] heigth = im.size[1] print('宽:%d,高:%d' % (im.size[0], im.size[1])) # 字符列表 ascii_char = list("$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-_+~ <>i!lI;:,\"^`'. ") # 判断图片是否存在 if os.path.exists(filename): # 将图片转化为灰度图像,并重设大小 img_array = np.array(Image.open(filename).resize((160, 160), Image.ANTIALIAS).convert('L')) # 创建新的图片对象 img = Image.new('L', (width, heigth), 255) draw_object = ImageDraw.Draw(img) # 设置字体 font = ImageFont.truetype('consola.ttf', 10, encoding='unic') # 根据灰度值添加对应的字符 for j in range(160): for k in range(160): x, y = k * 8, j * 8 index = int(img_array[j][k] / 4) draw_object.text((x, y), ascii_char[index], font=font, fill=0) name = 'bear/' + str(i) + '.jpg' print(name) # 保存字符图片 img.save(name, 'JPEG') time.sleep(0.5) video(num)
第三步字符转视频
写了这么多代码,如今终于要出效果了。如今就是最激动人心的一步:播放字符画了。
异样的,我把它封装成了一个函数。上面这个函数承受一个字符画的列表并播放。
def video(num): filename = 'img_bear/' + str(1) + '.jpg' im = Image.open(filename) # 返回一个Image对象 width = im.size[0] heigth = im.size[1] # 设置视频编码器,这里使用使用MJPG编码器 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG') # 输出视频参数设置,包含视频文件名、编码器、帧率、视频宽高(此处参数需和字符图片大小一致) videoWriter = cv2.VideoWriter('bear_character.avi', fourcc, 20.0, (width, heigth)) for i in range(1, num): filename = 'bear/'+str(i)+'.jpg' # 判断图片是否存在 if os.path.exists(filename): img = cv2.imread(filename=filename) # 在一个给定的时间内(单位ms)等待用户按键触发,100ms cv2.waitKey(100) # 将图片写入视频中 videoWriter.write(img) print(str(i) + '.jpg' + ' done!') # 视频释放 videoWriter.release() time.sleep(1) # 删除图片 remove_img() remove_img_bear()
下面完整代码
可能要等很久。我使用示例视频大概需要 500 秒左右。
ctrl+f10执行对应的文件
完整代码里面加了
执行生成图片,生成灰度图片,最后通过灰度生成字节视频删除多余文件
说了那太多废话就是:最后还需删除一些临时的文件及文件夹。
import time import cv2 import os from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont import numpy as np import os # 第一步截取图片 def video_img(file='zimeng.mp4'): # 在当前目录下新建文件夹 folder_path = "img_bear/" if folder_path: pass else: os.makedirs(folder_path) # 进行视频的载入 vc = cv2.VideoCapture(file) # 判断载入的视频是否可以打开 ret = vc.isOpened() # 循环读取视频帧 num = 0 while ret: num = num + 1 # 进行单张图片的读取,ret的值为True或者Flase,frame表示读入的图片 ret, frame = vc.read() if ret: # 存储为图像 cv2.imwrite('img_bear/' + str(num) + '.jpg', frame) # 输出图像名称 print('img_bear/' + str(num) + '.jpg') # 在一个给定的时间内(单位ms)等待用户按键触发,1ms cv2.waitKey(1) else: break # 视频释放 vc.release() time.sleep(0.5) video_image(num) # 第二步对图片做灰度处理 def video_image(num=''): # 创建字符图片文件夹 folder_path = "bear/" if folder_path: pass else: os.makedirs(folder_path) for i in range(1, num): filename = 'img_bear/' + str(i) + '.jpg' im = Image.open(filename) # 返回一个Image对象 width = im.size[0] heigth = im.size[1] print('宽:%d,高:%d' % (im.size[0], im.size[1])) # 此字符表用于生字符帧,对应256个像素,字符越多且不同样式,字符帧越精细 ascii_char = list("$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-_+~ <>i!lI;:,\"^`'. ") # 判断图片是否存在 if os.path.exists(filename): # 将图片转化为灰度图像,并重设大小 img_array = np.array(Image.open(filename).resize((160, 160), Image.ANTIALIAS).convert('L')) # 创建新的图片对象 img = Image.new('L', (width, heigth), 255) draw_object = ImageDraw.Draw(img) # 设置字体 font = ImageFont.truetype('consola.ttf', 10, encoding='unic') # 根据灰度值添加对应的字符 for j in range(160): for k in range(160): x, y = k * 8, j * 8 index = int(img_array[j][k] / 4) draw_object.text((x, y), ascii_char[index], font=font, fill=0) name = 'bear/' + str(i) + '.jpg' print(name) # 保存字符图片 img.save(name, 'JPEG') time.sleep(0.5) video(num) # 第三步字符转视频 def video(num): filename = 'img_bear/' + str(1) + '.jpg' im = Image.open(filename) # 返回一个Image对象 width = im.size[0] heigth = im.size[1] # 设置视频编码器,这里使用使用MJPG编码器 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG') # 输出视频参数设置,包含视频文件名、编码器、帧率、视频宽高(此处参数需和字符图片大小一致) videoWriter = cv2.VideoWriter('bear_character.avi', fourcc, 20.0, (width, heigth)) for i in range(1, num): filename = 'bear/'+str(i)+'.jpg' # 判断图片是否存在 if os.path.exists(filename): img = cv2.imread(filename=filename) # 在一个给定的时间内(单位ms)等待用户按键触发,100ms cv2.waitKey(100) # 将图片写入视频中 videoWriter.write(img) print(str(i) + '.jpg' + ' done!') # 视频释放 videoWriter.release() time.sleep(1) # 删除图片 remove_img() remove_img_bear() # 原图片删除 def remove_img(): files = os.getcwd() # files中保存的是当前的执行目录 file_name = files + "/img_bear" del_list = os.listdir(file_name) for f in del_list: file_path = os.path.join(file_name, f) print(file_path) if os.path.isfile(file_path): os.remove(file_path) print('成功删除文件:') else: print('未找到此文件:') # 灰度图片删除 def remove_img_bear(): files = os.getcwd() # files中保存的是当前的执行目录 file_name = files + "/bear" del_list = os.listdir(file_name) for f in del_list: file_path = os.path.join(file_name, f) print(file_path) if os.path.isfile(file_path): os.remove(file_path) print('成功删除文件:') else: print('未找到此文件:') def main(): video_img('video.mp4') if __name__ == "__main__": main()
进一步优化
到了这里,核心功能基本都完成了。
不过仔细想想,其实还有很多可以做的:
什么是指定要转换的区间、帧率?
每次转换都要很久的时间,能不能边转换边播放?或者转换后把数据保存起来,下次播放时,就直接读缓存
看下效果图
总结
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