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
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import timeimport cv2import osfrom PIL import Image, ImageDraw, ImageFontimport numpy as npimport 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
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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
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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。
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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。
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import timeimport cv2import osfrom PIL import Image, ImageDraw, ImageFontimport numpy as npimport 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
到此这篇关于python视频转化字节问题的文章就介绍到这了,更多相关python视频转化字节内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_37254196/article/details/124473889
