Python編程實(shí)現(xiàn)小姐姐跳舞并生成詞云視頻示例
Python做了一個詞云視頻，以另一種角度來看小姐姐跳舞
制作過程分為以下幾個部分
1、視頻下載
首先需要下載一個小姐姐跳舞的視頻，這里我用的是 you-get 工具，可借助 Python 的 pip 命令進(jìn)行安裝
pip install you-get
you-get 支持下載平臺包括：Youtube、Blili、TED、騰訊、優(yōu)酷、愛奇藝(涵蓋所有視頻平臺下載鏈接)，
以 youtube 視頻為例，you-get 下載命令
you-get -o ~/Videos(存放視頻路徑) -O zoo.webm(視頻命名) 'https://www.youtube.com/watch?v=jNQXAC9IVRw'
這里通過 os 模塊來實(shí)現(xiàn) you-get 下載命令，使用時傳入三個參數(shù)即可：
1，視頻鏈接，
2，要存放視頻的文件路徑；
3，視頻命名；
def download(video_url,save_path,video_name):
'''
youget 下載視頻
:param video_url:視頻鏈接
:param save_path: 保存路徑
:param video_name: 視頻命名
:return:
'''
cmd = 'you-get -o {} -O {} {}'.format(save_path,video_name,video_url)
res = os.popen(cmd,)
res.encoding = 'utf-8'
print(res.read())# 打印輸出
關(guān)于 you-get 更多用法， 可參考官網(wǎng)，里面關(guān)于用法介紹的非常詳細(xì)：
https://you-get.org/#getting-started
2、B 站彈幕下載
做詞云圖需要有文本數(shù)據(jù)支持，這里選取 B 站彈幕為素材；關(guān)于 B 站視頻彈幕下載方式，這里一個快捷方法，用 requests 訪問指定視頻的 API 接口，就能得到該視頻下的全部彈幕
http://comment.bilibili.com/{cid}.xml # cid 為B站視頻的cid 編號
但 API 接口的構(gòu)造，需要知道視頻的 cid 編號
B站視頻 cid 編號獲取方式：
F12打開開發(fā)者模式->NetWork->XHR->v2?cid=… 鏈接 ，該網(wǎng)頁鏈接中有一個”cid=一串?dāng)?shù)字“ 的字符串，其中等號后面的連續(xù)數(shù)字就是該視頻的 cid 編號
以上面視頻為例，291424805 就是這個視頻的 cid 編號，
有了 cid 之后，通過 requests 請求 API 接口，就能獲取到里面的彈幕數(shù)據(jù)
http://comment.bilibili.com/291424805.xml
def download_danmu():
'''彈幕下載并存儲'''
cid = '141367679'# video_id
url = 'http://comment.bilibili.com/{}.xml'.format(cid)
f = open('danmu.txt','w+',encoding='utf-8') #打開 txt 文件
res = requests.get(url)
res.encoding = 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(res.text,'lxml')
items = soup.find_all('d')# 找到 d 標(biāo)簽
for item in items:
text = item.text
print('---------------------------------'*10)
print(text)
seg_list = jieba.cut(text,cut_all =True)# 對字符串進(jìn)行分詞處理，方便后面制作詞云圖
for j in seg_list:
print(j)
f.write(j)
f.write('\n')
f.close()
3、視頻切幀，人像分割
下載到視頻之后，先把視頻拆分成一幀一幀圖像；
vc = cv2.VideoCapture(video_path)
c =0
if vc.isOpened():
rval,frame = vc.read()# 讀取視頻幀
else:
rval=False
while rval:
rval,frame = vc.read()# 讀取每一視頻幀，并保存至圖片中
cv2.imwrite(os.path.join(Pic_path,'{}.jpg'.format(c)),frame)
c += 1
print('第 {} 張圖片存放成功！'.format(c))
對每一幀中的小姐姐進(jìn)行識別提取，也就是人像分割，這里借助了百度 API 接口，
APP_ID = "23633750" API_KEY = 'uqnHjMZfChbDHvPqWgjeZHCR' SECRET_KEY = '************************************' client = AipBodyAnalysis(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) # 文件夾 jpg_file = os.listdir(jpg_path) # 要保存的文件夾 for i in jpg_file: open_file = os.path.join(jpg_path,i) save_file = os.path.join(save_path,i) if not os.path.exists(save_file):#文件不存在時，進(jìn)行下步操作 img = cv2.imread(open_file) # 獲取圖像尺寸 height, width, _ = img.shape if crop_path:# 若Crop_path 不為 None,則不進(jìn)行裁剪 crop_file = os.path.join(crop_path,i) img = img[100:-1,300:-400] #圖片太大，對圖像進(jìn)行裁剪里面參數(shù)根據(jù)自己情況設(shè)定 cv2.imwrite(crop_file,img) image= get_file_content(crop_file) else: image = get_file_content(open_file) res = client.bodySeg(image)#調(diào)用百度API 對人像進(jìn)行分割 labelmap = base64.b64decode(res['labelmap']) labelimg = np.frombuffer(labelmap,np.uint8)# 轉(zhuǎn)化為np數(shù)組 0-255 labelimg = cv2.imdecode(labelimg,1) labelimg = cv2.resize(labelimg,(width,height),interpolation=cv2.INTER_NEAREST) img_new = np.where(labelimg==1,255,labelimg)# 將 1 轉(zhuǎn)化為 255 cv2.imwrite(save_file,img_new) print(save_file,'save successfully')
將含有人像的圖像轉(zhuǎn)化為二值化圖像，前景為人物，其余部分為背景
API 使用之前需要用自己賬號在百度智能云平臺創(chuàng)建一個 人體分析 應(yīng)用，里面需要三個參數(shù)：ID、AK、SK
關(guān)于百度 API 使用方法，可參考官方文檔資料
4、對分割后的圖像制作詞云圖
根據(jù)步驟 3 中得到了小姐姐 人像 Mask，
借助 wordcloud 詞云庫和采集到的彈幕信息，對每一張二值化圖像繪制詞云圖(在制作之前，請確保每一張都是二值化圖像，全部為黑色像素圖像需要剔除)
word_list = []
with open('danmu.txt',encoding='utf-8') as f:
con = f.read().split('\n')# 讀取txt文本詞云文本
for i in con:
if re.findall('[\u4e00-\u9fa5]+', str(i), re.S): #去除無中文的詞頻
word_list.append(i)
for i in os.listdir(mask_path):
open_file = os.path.join(mask_path,i)
save_file = os.path.join(cloud_path,i)
if not os.path.exists(save_file):
# 隨機(jī)索引前 start 頻率詞
start = random.randint(0, 15)
word_counts = collections.Counter(word_list)
word_counts = dict(word_counts.most_common()[start:])
background = 255- np.array(Image.open(open_file))
wc =WordCloud(
background_color='black',
max_words=500,
mask=background,
mode = 'RGB',
font_path ="D:/Data/fonts/HGXK_CNKI.ttf",# 設(shè)置字體路徑，用于設(shè)置中文,
).generate_from_frequencies(word_counts)
wc.to_file(save_file)
print(save_file,'Save Sucessfully!')
5、圖片拼接，合成視頻
詞云圖全部生成完畢之后，如果一張一張圖像看肯定沒意思，如果把處理后的詞云圖合成視頻會更酷一點(diǎn)！
為了視頻前后對比效果這里我多加了一個步驟，在合并之前先對原圖和詞云圖進(jìn)行拼接，合成效果如下：
num_list = [int(str(i).split('.')[0]) for i in os.listdir(origin_path)]
fps = 24# 視頻幀率，越大越流暢
height,width,_=cv2.imread(os.path.join(origin_path,'{}.jpg'.format(num_list[0]))).shape # 視頻高度和寬度
width = width*2
# 創(chuàng)建一個寫入操作;
video_writer = cv2.VideoWriter(video_path,cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'),fps,(width,height))
for i in sorted(num_list):
i = '{}.jpg'.format(i)
ori_jpg = os.path.join(origin_path,str(i))
word_jpg = os.path.join(wordart_path,str(i))
# com_jpg = os.path.join(Composite_path,str(i))
ori_arr = cv2.imread(ori_jpg)
word_arr = cv2.imread(word_jpg)
# 利用 Numpy 進(jìn)行拼接
com_arr = np.hstack((ori_arr,word_arr))
# cv2.imwrite(com_jpg,com_arr)# 合成圖保存
video_writer.write(com_arr) # 將每一幀畫面寫入視頻流中
print("{} Save Sucessfully---------".format(ori_jpg))
再加上背景音樂，視頻又能提升一個檔次~
最后
關(guān)于視頻中的素材，特此聲明
彈幕取自B站 Up 主 半佛仙人《【半佛】你知道奶茶加盟到底有多坑人嗎？》
小姐姐跳舞視頻取自Youtube Channel Lilifilm Official 《LILI's FILM #3 - LISA Dance Performance Video》
最后，感謝大家的閱讀，我們下期見~
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