在之前也写过生成字符视频的文章,但是使用的是命令行窗口输出,效果不是很好,而且存在卡顿的情况。于是我打算直接生成一个mp4的字符视频。大致思路和之前一样:Python20行代码实现视频字符化。
下面来看一个效果图:
我们先来看一些基本操作。首先我们需要安装OpenCV,执行下面语句:
pip install opencv-python
之后就可以使用了。
我们直接看代码:
import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread("1.jpg")
# 显示图片
cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
其中waitKey是等待输入的函数,因为imshow之后显示一瞬间,所以我们需要调用它。而destroyAllWindows是释放窗口。
灰度转换就是将图片转换成黑白图片(灰色),这样可以方便我们处理像素。代码如下:
import cv2
img = cv2.imread("1.jpg")
# 灰度转换
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
我们还可以直接以灰度形式读入:
import cv2
# 以灰度形式读入
img = cv2.imread("1.jpg", 0)
我们直接看代码:
import cv2
img = cv2.imread("1.jpg", 0)
# 获取图片的高宽
h, w = img.shape
# 缩放图片
res = cv2.resize(img, (w//2, h//2))
因为img的shape属性是一个元组,所以我们可以直接自动拆包。
然后调用cv2.resize函数,第一个参数传入图片,第二个参数传入修改后的尺寸。
绘制文字我们需要调用cv2.putText函数,代码如下:
import cv2
img = cv2.imread('1.jpg')
# 绘制文字
cv2.putText(
# 背绘制的图片
img,
# 要绘制的文字
'Hello',
# 文字左下角的坐标
(100, 500),
# 字体
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
# 字体大小缩放
20,
# 文字颜色
(0, 0, 0),
# 文字粗细
10
)
我们只需要注意这些参数就好了。
读取视频的操作一般是通用的,代码如下:
import cv2
# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture('1.mp4')
# 获取视频的帧率
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
# 循环读取图片的每一帧
while True:
# 读取下一帧
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
else:
pass
cap.release()
上面我们获取的视频的帧,在写入视频的时候我们需要用到。
写入视频的操作也是常规代码:
import cv2
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
writer = cv2.VideoWriter('11.mp4', fourcc, fps, (w, h))
# 写入视频
writer.write(frame)
***
write.release()
有了这些知识,我们就可以开始下一步工作了。
对于只有一个通道的图片,我们可以把它当成一个矩形,这个矩形最小单位就是一个像素。而字符化的过程就是用字符替代像素点的过程。所以我们要遍历图像的每个像素点,但是我们应该用什么字符取代呢?
我们颜色有一个参照表,而opencv将这个参数表切割成256份,代表不同的程度,我们也可以做一个参照表,不过表中的内容不是颜色,而是字符。
上图为颜色表,我们可以使颜色表和字符表建立映射关系。假如字符表如下:
mqpka89045321@#$%^&*()_=||||}
我们可以得到下列公式:
经过变换可以求得相应颜色对应字符表中的字符:
这个公式不理解也没关系,只需要会用即可。下面就是我们像素转字符的代码:
def pixel2char(pixel):
char_list = "@#$%&erytuioplkszxcv=+---. "
index = int(pixel / 256 * len(char_list))
return char_list[index]
这个字符表是可以自己定义的。
现在我们只需要将像素逐个转换成字符就好了,代码如下:
def get_char_img(img, scale=4, font_size=5):
# 调整图片大小
h, w = img.shape
re_im = cv2.resize(img, (w//scale, h//scale))
# 创建一张图片用来填充字符
char_img = np.ones((h//scale*font_size, w//scale*font_size), dtype=np.uint8)*255
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
# 遍历图片像素
for y in range(0, re_im.shape[0]):
for x in range(0, re_im.shape[1]):
char_pixel = pixel2char(re_im[y][x])
cv2.putText(char_img, char_pixel, (x*font_size, y*font_size), font, 0.5, (0, 0, 0))
return char_img
这里我们使用了一个np.ones函数,它的作用我们理解为生成一个黑色图片。
生成的尺寸我们先除了scale,如何再乘font_size。scale是原图的缩小程度,因为像素有很多,所以我们需要先把图片缩小。而为了让我们的字体显示更清楚,我们需要把生成的字符图片放大。
因此需要注意,虽然我们生成的图片看起来单调,但是当font_size设置为5时,得到的图片已经比较大了。因此当你生成长时间的视频时,会花费比较多的时间,生成的视频也比较大。
我们来测试一下上面的函数:
import cv2
import numpy as np
def pixel2char(pixel):
char_list = "@#$%&erytuioplkszxcv=+---. "
index = int(pixel / 256 * len(char_list))
return char_list[index]
def get_char_img(img, scale=4, font_size=5):
# 调整图片大小
h, w = img.shape
re_im = cv2.resize(img, (w//scale, h//scale))
# 创建一张图片用来填充字符
char_img = np.ones((h//scale*font_size, w//scale*font_size), dtype=np.uint8)*255
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
# 遍历图片像素
for y in range(0, re_im.shape[0]):
for x in range(0, re_im.shape[1]):
char_pixel = pixel2char(re_im[y][x])
cv2.putText(char_img, char_pixel, (x*font_size, y*font_size), font, 0.5, (0, 0, 0))
return char_img
if __name__ == '__main__':
img = cv2.imread('dl.jpg', 0)
res = get_char_img(img)
cv2.imwrite('d.jpg', res)
效果如下:
可以看到效果还是很不错的。
有了上面的代码,我们就可以对整个视频进行转换了。将视频转换成字符视频的代码如下:
def generate(input_video, output_video):
# 1、读取视频
cap = cv2.VideoCapture(input_video)
# 2、获取视频帧率
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
# 读取第一帧,获取转换成字符后的图片的尺寸
ret, frame = cap.read()
char_img = get_char_img(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY), 4)
# 创建一个VideoWriter,用于保存视频
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
writer = cv2.VideoWriter(output_video, fourcc, fps, (char_img.shape[1], char_img.shape[0]))
while ret:
# 读取视频的当前帧,如果没有则跳出循环
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 将当前帧转换成字符图
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
char_img = get_char_img(gray, 4)
# 转换成BGR模式,便于写入视频
char_img = cv2.cvtColor(char_img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
writer.write(char_img)
writer.release()
下面是卡卡西经典战役的字符视频片段:
完整代码如下:
import cv2
import numpy as np
def pixel2char(pixel):
char_list = "@#$%&erytuioplkszxcv=+---. "
index = int(pixel / 256 * len(char_list))
return char_list[index]
def get_char_img(img, scale=4, font_size=5):
# 调整图片大小
h, w = img.shape
re_im = cv2.resize(img, (w//scale, h//scale))
# 创建一张图片用来填充字符
char_img = np.ones((h//scale*font_size, w//scale*font_size), dtype=np.uint8)*255
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
# 遍历图片像素
for y in range(0, re_im.shape[0]):
for x in range(0, re_im.shape[1]):
char_pixel = pixel2char(re_im[y][x])
cv2.putText(char_img, char_pixel, (x*font_size, y*font_size), font, 0.5, (0, 0, 0))
return char_img
def generate(input_video, output_video):
# 1、读取视频
cap = cv2.VideoCapture(input_video)
# 2、获取视频帧率
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
# 读取第一帧,获取转换成字符后的图片的尺寸
ret, frame = cap.read()
char_img = get_char_img(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY), 4)
# 创建一个VideoWriter,用于保存视频
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
writer = cv2.VideoWriter(output_video, fourcc, fps, (char_img.shape[1], char_img.shape[0]))
while ret:
# 读取视频的当前帧,如果没有则跳出循环
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 将当前帧转换成字符图
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
char_img = get_char_img(gray, 4)
# 转换成BGR模式,便于写入视频
char_img = cv2.cvtColor(char_img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
writer.write(char_img)
writer.release()
if __name__ == '__main__':
generate('in.mp4', 'out.mp4')
我们只需要修改generate的参数就好了。完整效果视频如下:
到此这篇关于Python生成字符视频的实现示例的文章就介绍到这了,更多相关Python生成字符视频内容请搜索python博客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python博客!
标签:numpy
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