Python之抖音快手代码舞--字符舞
先上效果,视频敬上:
字符舞:
代码舞
源代码:
video_2_code_video.py
1 import argparse
2 import os
3 import cv2
4 import subprocess
5 from cv2 import VideoWriter_fourcc
6 from PIL import Image, ImageFont, ImageDraw
7
8 # 命令行输入参数处理
9 # aparser = argparse.ArgumentParser()
10 # aparser.add_argument('file')
11 # aparser.add_argument('-o','--output')
12 # aparser.add_argument('-f','--fps',type = float, default = 24)#帧
13 # aparser.add_argument('-s','--save',type = bool, nargs='?', default = False, const = True)
14 # 是否保留Cache文件,默认不保存
15
16 class Video2CodeVideo:
17 def __init__(self):
18 self.config_dict = {
19 # 原视频文件
20 "input_file": "video/test.mp4",
21 # 中间文件存放目录
22 "cache_dir": "cache",
23 # 是否保留过程文件。True--保留,False--不保留
24 "save_cache_flag": False,
25 # 使用使用的字符集
26 "ascii_char_list": list("01B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:oa+>!:+. "),
27 }
28
29 # 第一步从函数,将像素转换为字符
30 # 调用栈:video_2_txt_jpg -> txt_2_image -> rgb_2_char
31 def rgb_2_char(self, r, g, b, alpha=256):
32 if alpha == 0:
33 return ''
34 length = len(self.config_dict["ascii_char_list"])
35 gray = int(0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b)
36 unit = (256.0 + 1) / length
37 return self.config_dict["ascii_char_list"][int(gray / unit)]
38
39 # 第一步从函数,将txt转换为图片
40 # 调用栈:video_2_txt_jpg -> txt_2_image -> rgb_2_char
41 def txt_2_image(self, file_name):
42 im = Image.open(file_name).convert('RGB')
43 # gif拆分后的图像,需要转换,否则报错,由于gif分割后保存的是索引颜色
44 raw_width = im.width
45 raw_height = im.height
46 width = int(raw_width / 6)
47 height = int(raw_height / 15)
48 im = im.resize((width, height), Image.NEAREST)
49
50 txt = ""
51 colors = []
52 for i in range(height):
53 for j in range(width):
54 pixel = im.getpixel((j, i))
55 colors.append((pixel[0], pixel[1], pixel[2]))
56 if (len(pixel) == 4):
57 txt += self.rgb_2_char(pixel[0], pixel[1], pixel[2], pixel[3])
58 else:
59 txt += self.rgb_2_char(pixel[0], pixel[1], pixel[2])
60 txt += '\n'
61 colors.append((255, 255, 255))
62
63 im_txt = Image.new("RGB", (raw_width, raw_height), (255, 255, 255))
64 dr = ImageDraw.Draw(im_txt)
65 # font = ImageFont.truetype(os.path.join("fonts","汉仪楷体简.ttf"),18)
66 font = ImageFont.load_default().font
67 x = y = 0
68 # 获取字体的宽高
69 font_w, font_h = font.getsize(txt[1])
70 font_h *= 1.37 # 调整后更佳
71 # ImageDraw为每个ascii码进行上色
72 for i in range(len(txt)):
73 if (txt[i] == '\n'):
74 x += font_h
75 y = -font_w
76 # self, xy, text, fill = None, font = None, anchor = None,
77 # *args, ** kwargs
78 dr.text((y, x), txt[i], fill=colors[i])
79 # dr.text((y, x), txt[i], font=font, fill=colors[i])
80 y += font_w
81
82 name = file_name
83 # print(name + ' changed')
84 im_txt.save(name)
85
86
87 # 第一步,将原视频转成字符图片
88 # 调用栈:video_2_txt_jpg -> txt_2_image -> rgb_2_char
89 def video_2_txt_jpg(self, file_name):
90 vc = cv2.VideoCapture(file_name)
91 c = 1
92 if vc.isOpened():
93 r, frame = vc.read()
94 if not os.path.exists(self.config_dict["cache_dir"]):
95 os.mkdir(self.config_dict["cache_dir"])
96 os.chdir(self.config_dict["cache_dir"])
97 else:
98 r = False
99 while r:
100 cv2.imwrite(str(c) + '.jpg', frame)
101 self.txt_2_image(str(c) + '.jpg') # 同时转换为ascii图
102 r, frame = vc.read()
103 c += 1
104 os.chdir('..')
105 return vc
106
107 # 第二步,将字符图片合成新视频
108 def txt_jpg_2_video(self, outfile_name, fps):
109 fourcc = VideoWriter_fourcc(*"MJPG")
110
111 images = os.listdir(self.config_dict["cache_dir"])
112 im = Image.open(self.config_dict["cache_dir"] + '/' + images[0])
113 vw = cv2.VideoWriter(outfile_name + '.avi', fourcc, fps, im.size)
114
115 os.chdir(self.config_dict["cache_dir"])
116 for image in range(len(images)):
117 # Image.open(str(image)+'.jpg').convert("RGB").save(str(image)+'.jpg')
118 frame = cv2.imread(str(image + 1) + '.jpg')
119 vw.write(frame)
120 # print(str(image + 1) + '.jpg' + ' finished')
121 os.chdir('..')
122 vw.release()
123
124 # 第三步,从原视频中提取出背景音乐
125 def video_extract_mp3(self, file_name):
126 outfile_name = file_name.split('.')[0] + '.mp3'
127 subprocess.call('ffmpeg -i ' + file_name + ' -f mp3 -y ' + outfile_name, shell=True)
128
129 # 第四步,将背景音乐添加到新视频中
130 def video_add_mp3(self, file_name, mp3_file):
131 outfile_name = file_name.split('.')[0] + '-txt.mp4'
132 subprocess.call('ffmpeg -i ' + file_name + ' -i ' + mp3_file + ' -strict -2 -f mp4 -y ' + outfile_name, shell=True)
133
134 # 第五步,如果没配置保留则清除过程文件
135 def clean_cache_while_need(self):
136 # 为了清晰+代码比较短,直接写成内部函数
137 def remove_cache_dir(path):
138 if os.path.exists(path):
139 if os.path.isdir(path):
140 dirs = os.listdir(path)
141 for d in dirs:
142 if os.path.isdir(path + '/' + d):
143 remove_cache_dir(path + '/' + d)
144 elif os.path.isfile(path + '/' + d):
145 os.remove(path + '/' + d)
146 os.rmdir(path)
147 return
148 elif os.path.isfile(path):
149 os.remove(path)
150 return
151 # 为了清晰+代码比较短,直接写成内部函数
152 def delete_middle_media_file():
153 os.remove(self.config_dict["input_file"].split('.')[0] + '.mp3')
154 os.remove(self.config_dict["input_file"].split('.')[0] + '.avi')
155 # 如果没配置保留则清除过程文件
156 if not self.config_dict["save_cache_flag"]:
157 remove_cache_dir(self.config_dict["cache_dir"])
158 delete_middle_media_file()
159
160 # 程序主要逻辑
161 def main_logic(self):
162 # 第一步,将原视频转成字符图片
163 vc = self.video_2_txt_jpg(self.config_dict["input_file"])
164 # 获取原视频帧率
165 fps = vc.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
166 # print(fps)
167 vc.release()
168 # 第二步,将字符图片合成新视频
169 self.txt_jpg_2_video(self.config_dict["input_file"].split('.')[0], fps)
170 print(self.config_dict["input_file"], self.config_dict["input_file"].split('.')[0] + '.mp3')
171 # 第三步,从原视频中提取出背景音乐
172 self.video_extract_mp3(self.config_dict["input_file"])
173 # 第四步,将背景音乐添加到新视频中
174 self.video_add_mp3(self.config_dict["input_file"].split('.')[0] + '.avi', self.config_dict["input_file"].split('.')[0] + '.mp3')
175 # 第五步,如果没配置保留则清除过程文件
176 self.clean_cache_while_need()
177
178 if __name__ == '__main__':
179 obj = Video2CodeVideo()
180 obj.main_logic()
运行环境:
操作系统:win10
版本:Python 3.8.4
依赖库:pip install opencv-python pillow
管理员权限安装,我的已安装过,显示这样:
依赖应用: ffpmeg(下载直接解压、将bin目录加到PATH环境变量)
不下载FFpmeg的话也可运行,但是转换后的视频没有声音。网上的下载教程比较老了,官网页面改了。这是我最新下载成功的过程:Windows下载FFmpeg最新版(踩了一上午的坑终于成功)
小白式运行(大佬请装瞎):
将上面的源代码命名video_2_code_video.py,在同一目录下新建文件夹video:
在video中放入要转换的原视频,命名test.mp4:
打开Python3.8
运行video_2_code_video.py,如下图显示表示正在运行:
会产生一些中间文件诸如:
经过漫长的等待,终于得偿所愿:
test-txt.mp4就是所要的代码舞啦:
下一季:Python之turtle库画各种有趣的图及源码(更新中)
Python之抖音快手代码舞--字符舞的更多相关文章
- Python 爬虫——抖音App视频抓包
APP抓包 前面我们了解了一些关于 Python 爬虫的知识,不过都是基于 PC 端浏览器网页中的内容进行爬取.现在手机 App 用的越来越多,而且很多也没有网页端,比如抖音就没有网页版,那么上面的视 ...
- 教你用 Python 实现抖音热门表白软件
之前在群里看到有人发了一个抖音上很火的小视频,就是一个不正经的软件,运行后问你是不是愿意做我的朋友,但你没法点击到「不同意」!并且没办法直接关闭窗口! 很不正经,很流氓,有点适合我. 效果大概是这样的 ...
- Python爬虫-抖音小视频-mitmproxy与Appium
目的: 爬取抖音小视频 工具: mitmproxy.Appium 思路: 1. 通过 mitmproxy 截取请求, 找出 response 为 video 的请求. 2. 通过 mitmdu ...
- Python实现抖音关键词热度搜索小程序(附源码)
今天给大家带来一个抖音热词小程序,废话不多说,直接上代码 import requests import json import urllib.parse import time ''' python知 ...
- 用 Python 下载抖音无水印视频
说起抖音,大家或多或少应该都接触过,如果大家在上面下载过视频,一定知道我们下载的视频是带有水印的,那么我们有什么方式下载不带水印的视频呢?其实用 Python 就可以做到,下面我们来看一下. 很多人学 ...
- python爬虫——抖音数据
最近挺火的抖音短视频,不仅带火了一众主播,连不少做电商的也进驻其中,于是今天我来扒一扒这火的不要不要的抖音数据: 一.抓包工具获取用户ID 对于手机app数据,抓包是最直接也是最常见的手段,常用的抓包 ...
- python爬虫抖音 个人资料 仅供学习参考 切勿用于商业
本文仅供学习参考 切勿用于商业 本次爬取使用fiddler+模拟器(下载抖音APP)+pycharm 1. 下载最新版本的fiddler(自行百度下载),以及相关配置 1.1.依次点击,菜单栏-Too ...
- 抖音快手短视频去水印API,接口开发文档
开发者官网:http://api.lingquan166.com/ 简介:根据抖音.微视.小红书.皮皮搞笑等APP中复制出来的链接,解析获取短视频的标题.封面.无水印短视频地址等信息. 接口地址: h ...
- python实现抖音多线程下载无水印视频【附源码】
昨天发了一个无水印解析,评论说想要多线程下载,还是比较简单的. py文件同目录下创建url.txt,把链接一行一行复制进去,就能批量下载. 代码中的延时不能去掉,由于是多线程,速度较快,延时很重要. ...
随机推荐
- 基于Android平台的图书管理系统的制作(3)
前两篇介绍了主页面和Student,这一篇来讲Book类和工作人员. Book是图书管理系统的核心,查书,借书,还书,增加书都与Book类息息相关.Book类的设计很简单:包含信息:名称.作者.页数. ...
- Task03:复杂一点的查询
之前接触了sql基本的查询用法,接下来介绍一些相对复杂的用法. 3.1 视图 我们先来看一个查询语句 SELECT stu_name FROM view_students_info; 单从表面上看起来 ...
- 【VBA】延时函数
延时函数(单位秒),例如延时0.5秒 1 Sub 延时() 2 delay (0.5) 3 Debug.Print "延时0.5秒" 4 End Sub 5 6 Sub delay ...
- 【C++】解决c++中cout输出中文乱码问题
问题:cout输出中文乱码.例如下面的代码输出会乱码. cout << "成功!" << endl; 输出结果: 解决方案: 控制台还原旧版即可,打开程序- ...
- 在centos上安装docker
安装docker 卸载旧版本 sudo yum remove docker \ docker-client \ docker-client-latest \ docker-common \ docke ...
- [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (5) --- 融合框架
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (5) --- 融合框架 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (5) --- 融合框架 0x00 摘要 0x01 架构图 ...
- R-常见错误
错误一:选择了未定义的列(Undefined columns are selected) 改正方法:把目标列转换成因子类型(as.factor) 使用代码如下: 或者: 错误二:太多(36119)的重 ...
- Java实现适配器模式
适配器模式(Adapter) 适配器模式涉及到3个角色:要被适配的接口,适配器,目标接口 适配器的工作就是将被适配的接口转换为目标接口 "鸭子类型"就是一个典型的适配器模式:如果它 ...
- 什么是Mirai僵尸网络
1.什么是Mirai? Mirai是恶意软件,能够感染在ARC处理器上运行的智能设备,将其转变为远程控制的机器人或"僵尸"并组成网络.这种机器人网络称为僵尸网络,通常用于发动DDo ...
- @Autowired报错原因分析和4种解决方案!
上图的报错信息相信大部分程序员都遇到过,奇怪的是虽然代码报错,但丝毫不影响程序的正常执行,也就是虽然编译器 IDEA 报错,但程序却能正常的执行,那这其中的原因又是为何? 报错原因分析 报错的原因 ...