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20行Python代碼實(shí)現(xiàn)視頻字符化功能

 更新時(shí)間：2020年04月13日 08:57:08   作者：ZackSock  
這篇文章主要介紹了20行Python代碼實(shí)現(xiàn)視頻字符化功能，本文通過實(shí)例代碼截圖的形式給大家介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下

我們經(jīng)常在B站上看到一些字符鬼畜視頻，主要就是將一個(gè)視頻轉(zhuǎn)換成字符的樣子展現(xiàn)出來?？雌饋硎欠浅８叨耍菍?shí)際實(shí)現(xiàn)起來確是非常簡(jiǎn)單，我們只需要接觸opencv模塊，就能很快的實(shí)現(xiàn)視頻字符化。但是在此之前，我們先看看我們實(shí)現(xiàn)的效果是怎樣的：

在這里插入圖片描述

上面就是截取的一部分效果圖，下面開始進(jìn)入我們的主題。

一、OpenCV的安裝及圖片讀取

在Python中我們只需要用pip安裝即可，我們?cè)诳刂婆_(tái)執(zhí)行下列語句：

pip install opencv-python

安裝完成就可以開始使用。我們先讀取一個(gè)圖片：

import cv2
im = cv2.imread('jljt')	# 讀取圖片
cv2.imshow('im', im)	# 顯示圖片
cv2.waitKey(0)	# 等待鍵盤輸入
cv2.destroyAllWindows()	# 銷毀內(nèi)存

首先我們使用cv2.imread方法讀取圖片，該方法返回一個(gè)ndarray對(duì)象。然后調(diào)用imshow方法顯示圖像，調(diào)用后會(huì)出現(xiàn)一個(gè)窗口，因?yàn)檫@個(gè)窗口只會(huì)出現(xiàn)一瞬間，所以我們調(diào)用waitKey等待輸入，傳入0表示無限等待。因?yàn)?code>opencv是使用c++編寫的，所以我們需要銷毀內(nèi)存。

二、OpenCV中的一些基礎(chǔ)操作

我們將視頻字符化的思路就是先將視頻轉(zhuǎn)換為一幀一幀的圖像，然后對(duì)圖像進(jìn)行字符化處理，最后展示出來就是字符視頻的效果了。在我們生成字符畫之前，我們還要看一些OpenCV的操作。

（1）灰度轉(zhuǎn)換

灰度處理是一個(gè)非常常用的操作，我們?cè)嫉膱D片是有BGR三個(gè)圖層（在OpenCV中，圖像是以BGR形式讀?。?。我們進(jìn)行灰度處理直觀上看就是將圖片變成黑白，而本質(zhì)上是將圖片的三個(gè)圖層通過計(jì)算，變成一個(gè)圖層。而這種計(jì)算是不需要我們做的，我們只需要調(diào)用OpenCV中的函數(shù)即可：

import cv2
# 讀取圖片
im = cv2.imread('jljt.jpg')
# 灰度轉(zhuǎn)換
grey = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

效果圖和原圖對(duì)比如下：

在這里插入圖片描述

左邊為原圖，右邊為灰度轉(zhuǎn)換后的圖像。

（3）改變圖片大小

因?yàn)樽址髨D像會(huì)比較大，所以我們需要先縮小圖片，我們調(diào)用cv2.resize即可改變圖像大?。?/p> 

import cv2
# 讀取圖像
im = cv2.imread('jljt.png')
# 改變圖像大小
re = cv2.resize(im, (100, 40))
cv2.imshow('11', re)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

（2）逐幀讀取視頻

我們可以通過VideoCapture讀取視頻，然后調(diào)用其中的方法讀取每一幀。

import cv2
# 讀取視頻
video = cv2.VideoCapture('jljt.mp4')
# 讀取幀，該方法返回兩個(gè)參數(shù)，第一個(gè)為是否還有下一幀，第二個(gè)為幀的ndarray對(duì)象
ret, frame = video.read()
while ret:
  # 循環(huán)讀取幀
  ret, frame = video.read()

有了上面的操作，我們就可以開始我們下一步的工作了。

三、圖片字符化

對(duì)于只有一個(gè)通道的圖片，我們可以把它當(dāng)成一個(gè)矩形，這個(gè)矩形最小單位就是一個(gè)像素。而字符化的過程就是用字符替代像素點(diǎn)的過程。所以我們要遍歷圖像的每個(gè)像素點(diǎn)，但是我們應(yīng)該用什么字符取代呢？

我們顏色有一個(gè)參照表，而opencv將這個(gè)參數(shù)表切割成256份，代表不同的程度，我們也可以做一個(gè)參照表，不過表中的內(nèi)容不是顏色，而是字符。

在這里插入圖片描述

上圖為顏色表，我們可以使顏色表和字符表建立映射關(guān)系。假如字符表如下：

mqpka89045321@#$%^&*()_=||||}

我們可以得到下列公式：

在這里插入圖片描述

經(jīng)過變換可以求得相應(yīng)顏色對(duì)應(yīng)字符表中的字符：

在這里插入圖片描述

這個(gè)公式不理解也沒關(guān)系，只需要會(huì)用即可。下面就是我們完整的代碼了：

import cv2
str = 'mqpka89045321@#$%^&*()_=||||}' # 字符表
im = cv2.imread('jljt.jpg')	# 讀取圖像
grey = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)	# 灰度轉(zhuǎn)換
grey = cv2.resize(grey, (50, 18))	# 縮小圖像
str_img = ''	# 用于裝字符畫
for i in grey:	# 遍歷每個(gè)像素
  for j in i:
    index = int(j / 256 * len(str))	# 獲取字符坐標(biāo)
    str_img += str[index]	# 將字符添加到字符畫中
  str_img += '\n'
print(str_img)

生成如下字符畫：

在這里插入圖片描述

因?yàn)槌叽绫容^小的關(guān)系，看出來的效果不是很好，我們調(diào)節(jié)好大小就好了。

四、視頻轉(zhuǎn)字符

我們知道圖片轉(zhuǎn)字符，自然視頻轉(zhuǎn)字符就不是什么問題了，我們只需要在逐幀讀取中執(zhí)行圖片字符化操作即可。

import os
import cv2
str = 'mqpka89045321@#$%^&*()_=||||}'	# 字符表
video = cv2.VideoCapture('jljt.mp4') 	# 讀取視頻
ret, frame = video.read()	# 讀取幀
while ret:	# 逐幀讀取
  str_img = ''	# 字符畫
  grey = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2GRAY)	# 灰度轉(zhuǎn)換
  grey = cv2.resize(grey, (100, 40))	# 該表大小
  for i in grey:	# 遍歷每個(gè)像素點(diǎn)
    for j in i:
      index = int(j / 256 * len(str))	# 獲取字符坐標(biāo)
      str_img += str[index]	# 將字符添加到字符畫中
    str_img += '\n'
  os.system('cls')	# 清除上一幀輸出的內(nèi)容
  print(str_img)	# 輸出字符畫
  ret, frame = video.read()	# 讀取下一幀
  cv2.waitKey(5)

這樣我們就會(huì)每個(gè)5毫秒執(zhí)行一幀畫面，在我們使用pycharm執(zhí)行時(shí)，會(huì)發(fā)現(xiàn)并沒有執(zhí)行清屏操作，所以我們需要到命令行運(yùn)行。最終效果就是我們的字符視頻了：

在這里插入圖片描述

在選取字符表時(shí)我們需要注意主體的顏色，如果主體顏色較淺，則字符表的尾部應(yīng)該為一些復(fù)雜字符，如：$%#@&。字符表頭部為一些簡(jiǎn)單字符，如：-|/等。如果主體顏色較深，而背景顏色較淺，則反之。當(dāng)然這沒有唯一的標(biāo)準(zhǔn)，大家可以慢慢調(diào)節(jié)。

總結(jié)

到此這篇關(guān)于20行Python代碼實(shí)現(xiàn)視頻字符化的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python 視頻字符化內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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