在之前也寫過生成字元視訊的文章,但是使用的是命令列視窗輸出,效果不是很好,而且存在卡頓的情況。於是我打算直接生成一個mp4的字元視訊。大致思路和之前一樣:Python20行程式碼實現視訊字元化。
下面來看一個效果圖:
我們先來看一些基本操作。首先我們需要安裝OpenCV,執行下面語句:
pip install opencv-python
之後就可以使用了。
我們直接看程式碼:
import cv2
# 讀取圖片
img = cv2.imread("1.jpg")
# 顯示圖片
cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
其中waitKey是等待輸入的函數,因為imshow之後顯示一瞬間,所以我們需要呼叫它。而destroyAllWindows是釋放視窗。
灰度轉換就是將圖片轉換成黑白圖片(灰色),這樣可以方便我們處理畫素。程式碼如下:
import cv2
img = cv2.imread("1.jpg")
# 灰度轉換
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
我們還可以直接以灰度形式讀入:
import cv2
# 以灰度形式讀入
img = cv2.imread("1.jpg", 0)
我們直接看程式碼:
import cv2
img = cv2.imread("1.jpg", 0)
# 獲取圖片的高寬
h, w = img.shape
# 縮放圖片
res = cv2.resize(img, (w//2, h//2))
因為img的shape屬性是一個元組,所以我們可以直接自動拆包。
然後呼叫cv2.resize函數,第一個引數傳入圖片,第二個引數傳入修改後的尺寸。
繪製文字我們需要呼叫cv2.putText函數,程式碼如下:
import cv2
img = cv2.imread('1.jpg')
# 繪製文字
cv2.putText(
# 背繪製的圖片
img,
# 要繪製的文字
'Hello',
# 文字左下角的座標
(100, 500),
# 字型
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
# 字型大小縮放
20,
# 文字顏色
(0, 0, 0),
# 文字粗細
10
)
我們只需要注意這些引數就好了。
讀取視訊的操作一般是通用的,程式碼如下:
import cv2
# 讀取視訊
cap = cv2.VideoCapture('1.mp4')
# 獲取視訊的影格率
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
# 迴圈讀取圖片的每一幀
while True:
# 讀取下一幀
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
else:
pass
cap.release()
上面我們獲取的視訊的幀,在寫入視訊的時候我們需要用到。
寫入視訊的操作也是常規程式碼:
import cv2
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
writer = cv2.VideoWriter('11.mp4', fourcc, fps, (w, h))
# 寫入視訊
writer.write(frame)
***
write.release()
有了這些知識,我們就可以開始下一步工作了。
對於只有一個通道的圖片,我們可以把它當成一個矩形,這個矩形最小單位就是一個畫素。而字元化的過程就是用字元替代畫素點的過程。所以我們要遍歷影象的每個畫素點,但是我們應該用什麼字元取代呢?
我們顏色有一個參照表,而opencv將這個參數列切割成256份,代表不同的程度,我們也可以做一個參照表,不過表中的內容不是顏色,而是字元。
上圖為顏色表,我們可以使顏色表和字元表建立對映關係。假如字元表如下:
mqpka89045321@#$%^&*()_=||||}
我們可以得到下列公式:經過變換可以求得相應顏色對應字元表中的字元:
這個公式不理解也沒關係,只需要會用即可。下面就是我們畫素轉字元的程式碼:
def pixel2char(pixel):
char_list = "@#$%&erytuioplkszxcv=+---. "
index = int(pixel / 256 * len(char_list))
return char_list[index]
這個字元表是可以自己定義的。
現在我們只需要將畫素逐個轉換成字元就好了,程式碼如下:
def get_char_img(img, scale=4, font_size=5):
# 調整圖片大小
h, w = img.shape
re_im = cv2.resize(img, (w//scale, h//scale))
# 建立一張圖片用來填充字元
char_img = np.ones((h//scale*font_size, w//scale*font_size), dtype=np.uint8)*255
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
# 遍歷圖片畫素
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
這裡我們使用了一個np.ones函數,它的作用我們理解為生成一個黑色圖片。
生成的尺寸我們先除了scale,如何再乘font_size。scale是原圖的縮小程度,因為畫素有很多,所以我們需要先把圖片縮小。而為了讓我們的字型顯示更清楚,我們需要把生成的字元圖片放大。
因此需要注意,雖然我們生成的圖片看起來單調,但是當font_size設定為5時,得到的圖片已經比較大了。因此當你生成長時間的視訊時,會花費比較多的時間,生成的視訊也比較大。
我們來測試一下上面的函數:
import cv2
import numpy as np
def pixel2char(pixel):
char_list = "@#$%&erytuioplkszxcv=+---. "
index = int(pixel / 256 * len(char_list))
return char_list[index]
def get_char_img(img, scale=4, font_size=5):
# 調整圖片大小
h, w = img.shape
re_im = cv2.resize(img, (w//scale, h//scale))
# 建立一張圖片用來填充字元
char_img = np.ones((h//scale*font_size, w//scale*font_size), dtype=np.uint8)*255
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
# 遍歷圖片畫素
for y in range(0, re_im.shape[0]):
for x in range(0, re_im.shape[1]):
char_pixel = pixel2char(re_im[y][x])
cv2.putText(char_img, char_pixel, (x*font_size, y*font_size), font, 0.5, (0, 0, 0))
return char_img
if __name__ == '__main__':
img = cv2.imread('dl.jpg', 0)
res = get_char_img(img)
cv2.imwrite('d.jpg', res)
效果如下:
可以看到效果還是很不錯的。
有了上面的程式碼,我們就可以對整個視訊進行轉換了。將視訊轉換成字元視訊的程式碼如下:
def generate(input_video, output_video):
# 1、讀取視訊
cap = cv2.VideoCapture(input_video)
# 2、獲取視訊影格率
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
# 讀取第一幀,獲取轉換成字元后的圖片的尺寸
ret, frame = cap.read()
char_img = get_char_img(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY), 4)
# 建立一個VideoWriter,用於儲存視訊
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
writer = cv2.VideoWriter(output_video, fourcc, fps, (char_img.shape[1], char_img.shape[0]))
while ret:
# 讀取視訊的當前幀,如果沒有則跳出迴圈
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 將當前幀轉換成字元圖
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
char_img = get_char_img(gray, 4)
# 轉換成BGR模式,便於寫入視訊
char_img = cv2.cvtColor(char_img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
writer.write(char_img)
writer.release()
下面是卡卡西經典戰役的字元視訊片段:
完整程式碼如下:
import cv2
import numpy as np
def pixel2char(pixel):
char_list = "@#$%&erytuioplkszxcv=+---. "
index = int(pixel / 256 * len(char_list))
return char_list[index]
def get_char_img(img, scale=4, font_size=5):
# 調整圖片大小
h, w = img.shape
re_im = cv2.resize(img, (w//scale, h//scale))
# 建立一張圖片用來填充字元
char_img = np.ones((h//scale*font_size, w//scale*font_size), dtype=np.uint8)*255
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
# 遍歷圖片畫素
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、讀取視訊
cap = cv2.VideoCapture(input_video)
# 2、獲取視訊影格率
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
# 讀取第一幀,獲取轉換成字元后的圖片的尺寸
ret, frame = cap.read()
char_img = get_char_img(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY), 4)
# 建立一個VideoWriter,用於儲存視訊
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
writer = cv2.VideoWriter(output_video, fourcc, fps, (char_img.shape[1], char_img.shape[0]))
while ret:
# 讀取視訊的當前幀,如果沒有則跳出迴圈
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 將當前幀轉換成字元圖
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
char_img = get_char_img(gray, 4)
# 轉換成BGR模式,便於寫入視訊
char_img = cv2.cvtColor(char_img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
writer.write(char_img)
writer.release()
if __name__ == '__main__':
generate('in.mp4', 'out.mp4')
我們只需要修改generate的引數就好了。完整效果視訊如下:
Python生成字元視訊-卡卡西VS帶土