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Python抖音快手代码舞(字符舞)的实现方法

(编辑:jimmy 日期: 2024/11/16 浏览:3 次 )

先上效果,视频敬上:

字符舞:

Python抖音快手代码舞(字符舞)的实现方法

代码舞

源代码:

video_2_code_video.py

import argparse
import os
import cv2
import subprocess
from cv2 import VideoWriter_fourcc
from PIL import Image, ImageFont, ImageDraw

# 命令行输入参数处理
# aparser = argparse.ArgumentParser()
# aparser.add_argument('file')
# aparser.add_argument('-o','--output')
# aparser.add_argument('-f','--fps',type = float, default = 24)#帧
# aparser.add_argument('-s','--save',type = bool, nargs='"input_file": "video/test.mp4",
  # 中间文件存放目录
  "cache_dir": "cache",
  # 是否保留过程文件。True--保留,False--不保留
  "save_cache_flag": False,
  # 使用使用的字符集
  "ascii_char_list": list("01B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]"),
 }

 # 第一步从函数,将像素转换为字符
 # 调用栈:video_2_txt_jpg -> txt_2_image -> rgb_2_char
 def rgb_2_char(self, r, g, b, alpha=256):
 if alpha == 0:
  return ''
 length = len(self.config_dict["ascii_char_list"])
 gray = int(0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b)
 unit = (256.0 + 1) / length
 return self.config_dict["ascii_char_list"][int(gray / unit)]

 # 第一步从函数,将txt转换为图片
 # 调用栈:video_2_txt_jpg -> txt_2_image -> rgb_2_char
 def txt_2_image(self, file_name):
 im = Image.open(file_name).convert('RGB')
 # 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
 raw_width = im.width
 raw_height = im.height
 width = int(raw_width / 6)
 height = int(raw_height / 15)
 im = im.resize((width, height), Image.NEAREST)

 txt = ""
 colors = []
 for i in range(height):
  for j in range(width):
  pixel = im.getpixel((j, i))
  colors.append((pixel[0], pixel[1], pixel[2]))
  if (len(pixel) == 4):
   txt += self.rgb_2_char(pixel[0], pixel[1], pixel[2], pixel[3])
  else:
   txt += self.rgb_2_char(pixel[0], pixel[1], pixel[2])
  txt += '\n'
  colors.append((255, 255, 255))

 im_txt = Image.new("RGB", (raw_width, raw_height), (255, 255, 255))
 dr = ImageDraw.Draw(im_txt)
 # font = ImageFont.truetype(os.path.join("fonts","汉仪楷体简.ttf"),18)
 font = ImageFont.load_default().font
 x = y = 0
 # 获取字体的宽高
 font_w, font_h = font.getsize(txt[1])
 font_h *= 1.37 # 调整后更佳
 # ImageDraw为每个ascii码进行上色
 for i in range(len(txt)):
  if (txt[i] == '\n'):
  x += font_h
  y = -font_w
  # self, xy, text, fill = None, font = None, anchor = None,
  # *args, ** kwargs
  dr.text((y, x), txt[i], fill=colors[i])
  # dr.text((y, x), txt[i], font=font, fill=colors[i])
  y += font_w

 name = file_name
 # print(name + ' changed')
 im_txt.save(name)


 # 第一步,将原视频转成字符图片
 # 调用栈:video_2_txt_jpg -> txt_2_image -> rgb_2_char
 def video_2_txt_jpg(self, file_name):
 vc = cv2.VideoCapture(file_name)
 c = 1
 if vc.isOpened():
  r, frame = vc.read()
  if not os.path.exists(self.config_dict["cache_dir"]):
  os.mkdir(self.config_dict["cache_dir"])
  os.chdir(self.config_dict["cache_dir"])
 else:
  r = False
 while r:
  cv2.imwrite(str(c) + '.jpg', frame)
  self.txt_2_image(str(c) + '.jpg') # 同时转换为ascii图
  r, frame = vc.read()
  c += 1
 os.chdir('..')
 return vc

 # 第二步,将字符图片合成新视频
 def txt_jpg_2_video(self, outfile_name, fps):
 fourcc = VideoWriter_fourcc(*"MJPG")

 images = os.listdir(self.config_dict["cache_dir"])
 im = Image.open(self.config_dict["cache_dir"] + '/' + images[0])
 vw = cv2.VideoWriter(outfile_name + '.avi', fourcc, fps, im.size)

 os.chdir(self.config_dict["cache_dir"])
 for image in range(len(images)):
  # Image.open(str(image)+'.jpg').convert("RGB").save(str(image)+'.jpg')
  frame = cv2.imread(str(image + 1) + '.jpg')
  vw.write(frame)
  # print(str(image + 1) + '.jpg' + ' finished')
 os.chdir('..')
 vw.release()

 # 第三步,从原视频中提取出背景音乐
 def video_extract_mp3(self, file_name):
 outfile_name = file_name.split('.')[0] + '.mp3'
 subprocess.call('ffmpeg -i ' + file_name + ' -f mp3 -y ' + outfile_name, shell=True)

 # 第四步,将背景音乐添加到新视频中
 def video_add_mp3(self, file_name, mp3_file):
 outfile_name = file_name.split('.')[0] + '-txt.mp4'
 subprocess.call('ffmpeg -i ' + file_name + ' -i ' + mp3_file + ' -strict -2 -f mp4 -y ' + outfile_name, shell=True)

 # 第五步,如果没配置保留则清除过程文件
 def clean_cache_while_need(self):
 # 为了清晰+代码比较短,直接写成内部函数
 def remove_cache_dir(path):
  if os.path.exists(path):
  if os.path.isdir(path):
   dirs = os.listdir(path)
   for d in dirs:
   if os.path.isdir(path + '/' + d):
    remove_cache_dir(path + '/' + d)
   elif os.path.isfile(path + '/' + d):
    os.remove(path + '/' + d)
   os.rmdir(path)
   return
  elif os.path.isfile(path):
   os.remove(path)
  return
 # 为了清晰+代码比较短,直接写成内部函数
 def delete_middle_media_file():
  os.remove(self.config_dict["input_file"].split('.')[0] + '.mp3')
  os.remove(self.config_dict["input_file"].split('.')[0] + '.avi')
 # 如果没配置保留则清除过程文件
 if not self.config_dict["save_cache_flag"]:
  remove_cache_dir(self.config_dict["cache_dir"])
  delete_middle_media_file()

 # 程序主要逻辑
 def main_logic(self):
 # 第一步,将原视频转成字符图片
 vc = self.video_2_txt_jpg(self.config_dict["input_file"])
 # 获取原视频帧率
 fps = vc.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
 # print(fps)
 vc.release()
 # 第二步,将字符图片合成新视频
 self.txt_jpg_2_video(self.config_dict["input_file"].split('.')[0], fps)
 print(self.config_dict["input_file"], self.config_dict["input_file"].split('.')[0] + '.mp3')
 # 第三步,从原视频中提取出背景音乐
 self.video_extract_mp3(self.config_dict["input_file"])
 # 第四步,将背景音乐添加到新视频中
 self.video_add_mp3(self.config_dict["input_file"].split('.')[0] + '.avi', self.config_dict["input_file"].split('.')[0] + '.mp3')
 # 第五步,如果没配置保留则清除过程文件
 self.clean_cache_while_need()

if __name__ == '__main__':
 obj = Video2CodeVideo()
 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:

Python抖音快手代码舞(字符舞)的实现方法

依赖应用: ffpmeg(下载直接解压、将bin目录加到PATH环境变量)

Python抖音快手代码舞(字符舞)的实现方法

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:

Python抖音快手代码舞(字符舞)的实现方法

在video中放入要转换的原视频,命名test.mp4:

Python抖音快手代码舞(字符舞)的实现方法

打开Python3.8

Python抖音快手代码舞(字符舞)的实现方法

运行video_2_code_video.py,如下图显示表示正在运行:

Python抖音快手代码舞(字符舞)的实现方法

会产生一些中间文件诸如:

Python抖音快手代码舞(字符舞)的实现方法

Python抖音快手代码舞(字符舞)的实现方法

经过漫长的等待,终于得偿所愿:

Python抖音快手代码舞(字符舞)的实现方法

test-txt.mp4就是所要的代码舞啦:

Python抖音快手代码舞(字符舞)的实现方法

总结 

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一句话新闻
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几个月来,英特尔、微软、AMD和其它厂商都在共同推动“AI PC”的想法,朝着更多的AI功能迈进。在近日,英特尔在台北举行的开发者活动中,也宣布了关于AI PC加速计划、新的PC开发者计划和独立硬件供应商计划。
在此次发布会上,英特尔还发布了全新的全新的酷睿Ultra Meteor Lake NUC开发套件,以及联合微软等合作伙伴联合定义“AI PC”的定义标准。
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