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用Python做一個嗶站小姐姐詞云跳舞視頻

一、前言

B站上的漂亮的小姐姐真的好多好多，利用 you-get 大法下載了一個 B 站上跳舞的小姐姐視頻，利用視頻中的彈幕來制作一個漂亮小姐姐詞云跳舞視頻，一起來看看吧。

二、實現思路

1. 下載視頻

安裝 you-get 庫

pip install you-get -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

利用 you-get 下載 B 站視頻到本地
視頻鏈接：https://www.bilibili.com/video/BV1rD4y1Q7jc?from=searchseid=10634574434789745619

you-get -i https://www.bilibili.com/video/BV1rD4y1Q7jc?from=searchseid=10634574434789745619
you-get -o 本地保存路徑 視頻鏈接

更多 you-get 大法的詳細使用，可以參考官方文檔：
https://github.com/soimort/you-get/wiki/%E4%B8%AD%E6%96%87%E8%AF%B4%E6%98%8E

2. 獲取彈幕內容

寫 python 爬蟲，解析網頁、提取彈幕數據保存到txt，注意構造 URL 參數和偽裝請求頭。

導入需要的依賴庫

import requests
import pandas as pd
import re
import time
import random
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import datetime
from fake_useragent import UserAgent

# 隨機產生請求頭
ua = UserAgent(verify_ssl=False, path='fake_useragent.json')
start_time = datetime.datetime.now()

爬取彈幕數據

def  Grab_barrage(date):
    # 偽裝請求頭
    headers = {
        "sec-fetch-dest": "empty",
        "sec-fetch-mode": "cors",
        "sec-fetch-site": "same-site",
        "accept-encoding": "gzip",
        "origin": "https://www.bilibili.com",
        "referer": "https://www.bilibili.com/video/BV1rD4y1Q7jc?from=searchseid=10634574434789745619",
        "user-agent": ua.random,
        "cookie": "chage to your cookies"
    }
    # 構造url訪問   需要用到的參數  爬取指定日期的彈幕
    params = {
        'type': 1,
        'oid': '206344228',
        'date': date
    }
    # 發送請求  獲取響應
    response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
    # print(response.encoding)   重新設置編碼
    response.encoding = 'utf-8'
    # print(response.text)
    # 正則匹配提取數據  轉成集合去除重復彈幕
    comment = set(re.findall('d p=".*?">(.*?)/d>', response.text))
    # 將每條彈幕數據寫入txt
    with open('bullet.txt', 'a+') as f:
        for con in comment:
            f.write(con + '\n')
            print(con)
    time.sleep(random.randint(1, 3))   # 休眠

主函數

def main():
    # 開多線程爬取   提高爬取效率
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
        executor.map(Grab_barrage, date_list)
    # 計算所用時間
    delta = (datetime.datetime.now() - start_time).total_seconds()
    print(f'用時：{delta}s  -----------> 彈幕數據成功保存到本地txt')

主函數調用

if __name__ == '__main__':
    # 目標url
    url = "https://api.bilibili.com/x/v2/dm/history"
    start = '20201201'
    end = '20210128'
    # 生成時間序列
    date_list = [x for x in pd.date_range(start, end).strftime('%Y-%m-%d')]
    print(date_list)
    count = 0
    # 調用主函數
    main()

結果如下：

3. 從視頻中提取圖片

經過實踐發現，這個視頻完整分離出圖片來有 3347 張，本文截取 800 張圖片來做詞云。

import cv2

# ============================ 視頻處理 分割成一幀幀圖片 =======================================
cap = cv2.VideoCapture(r"beauty.flv")
num = 1
while True:
    # 逐幀讀取視頻  按順序保存到本地文件夾
    ret, frame = cap.read()
    if ret:
        if 88 = num  888:
            cv2.imwrite(f"./pictures/img_{num}.jpg", frame)   # 保存一幀幀的圖片
            print(f'========== 已成功保存第{num}張圖片 ==========')
        num += 1
    else:
        break
cap.release()   # 釋放資源

結果如下：

4. 利用百度AI進行人像分割

創建一個人像分割的應用，記住你的AppID、API Key、Secret Key，后面會用到。

查看人像分割的 Python SDK 文檔，熟悉它的基本使用。

# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@Author  ：葉庭云
@公眾號  ：修煉Python
@百度AI  ：https://ai.baidu.com/tech/body/seg
"""
import cv2
import base64
import numpy as np
import os
from aip import AipBodyAnalysis
import time
import random

# 利用百度AI的人像分割服務 轉化為二值圖  有小姐姐身影的蒙版
# 百度云中已創建應用的  APP_ID API_KEY SECRET_KEY
APP_ID = '23485847'
API_KEY = 'VwGY053Y1A8ow3CFBTFrK0Pm'
SECRET_KEY = '**********************************'

client = AipBodyAnalysis(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
# 保存圖像分割后的路徑
path = './mask_img/'

# os.listdir  列出保存到圖片名稱
img_files = os.listdir('./pictures')
print(img_files)
for num in range(88, len(img_files) + 1):
    # 按順序構造出圖片路徑
    img = f'./pictures/img_{num}.jpg'
    img1 = cv2.imread(img)
    height, width, _ = img1.shape
    # print(height, width)
    # 二進制方式讀取圖片
    with open(img, 'rb') as fp:
        img_info = fp.read()

    # 設置只返回前景   也就是分割出來的人像
    seg_res = client.bodySeg(img_info)
    labelmap = base64.b64decode(seg_res['labelmap'])
    nparr = np.frombuffer(labelmap, np.uint8)
    labelimg = cv2.imdecode(nparr, 1)
    labelimg = cv2.resize(labelimg, (width, height), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
    new_img = np.where(labelimg == 1, 255, labelimg)
    mask_name = path + 'mask_{}.png'.format(num)
    # 保存分割出來的人像
    cv2.imwrite(mask_name, new_img)
    print(f'======== 第{num}張圖像分割完成 ========')
    time.sleep(random.randint(1,2))

結果如下：

5. 小姐姐跳舞詞云生成

# -*- coding: UTF-8 -*-
from wordcloud import WordCloud
import collections
import jieba
import re
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


# 讀取數據
with open('bullet.txt') as f:
    data = f.read()

# 文本預處理  去除一些無用的字符   只提取出中文出來
new_data = re.findall('[\u4e00-\u9fa5]+', data, re.S)
new_data = "/".join(new_data)

# 文本分詞
seg_list_exact = jieba.cut(new_data, cut_all=True)

result_list = []
with open('stop_words.txt', encoding='utf-8') as f:
    con = f.read().split('\n')
    stop_words = set()
    for i in con:
        stop_words.add(i)

for word in seg_list_exact:
    # 設置停用詞并去除單個詞
    if word not in stop_words and len(word) > 1:
        result_list.append(word)

# 篩選后統計詞頻
word_counts = collections.Counter(result_list)
path = './wordcloud/'

for num in range(88, 888):
    img = f'./mask_img/mask_{num}'
    # 獲取蒙版圖片
    mask_ = 255 - np.array(Image.open(img))
    # 繪制詞云
    plt.figure(figsize=(8, 5), dpi=200)
    my_cloud = WordCloud(
        background_color='black',  # 設置背景顏色  默認是black
        mask=mask_,      # 自定義蒙版
        mode='RGBA',
        max_words=500,
        font_path='simhei.ttf',   # 設置字體  顯示中文
    ).generate_from_frequencies(word_counts)

    # 顯示生成的詞云圖片
    plt.imshow(my_cloud)
    # 顯示設置詞云圖中無坐標軸
    plt.axis('off')
    word_cloud_name = path + 'wordcloud_{}.png'.format(num)
    my_cloud.to_file(word_cloud_name)    # 保存詞云圖片
    print(f'======== 第{num}張詞云圖生成 ========')

結果如下：

6. 合成跳舞視頻

# -*- coding: UTF-8 -*-
import cv2
import os

# 輸出視頻的保存路徑
video_dir = 'result.mp4'
# 幀率
fps = 30
# 圖片尺寸
img_size = (1920, 1080)

fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'P', '4', 'V')  # opencv3.0 mp4會有警告但可以播放
videoWriter = cv2.VideoWriter(video_dir, fourcc, fps, img_size)
img_files = os.listdir('./wordcloud')

for i in range(88, 888):
    img_path = './wordcloud/' + 'wordcloud_{}.png'.format(i)
    frame = cv2.imread(img_path)
    frame = cv2.resize(frame, img_size)   # 生成視頻   圖片尺寸和設定尺寸相同
    videoWriter.write(frame)      # 寫進視頻里
    print(f'======== 按照視頻順序第{i}張圖片合進視頻 ========')

videoWriter.release()   # 釋放資源

效果如下：

7. 視頻插入音頻

漂亮小姐姐跳舞那么好看，再加上自己喜歡的背景音樂，豈不美哉。

# -*- coding: UTF-8 -*-
import moviepy.editor as mpy

# 讀取詞云視頻
my_clip = mpy.VideoFileClip('result.mp4')
# 截取背景音樂
audio_background = mpy.AudioFileClip('song.mp4').subclip(17, 44)
audio_background.write_audiofile('vmt.mp3')
# 視頻中插入音頻
final_clip = my_clip.set_audio(audio_background)
# 保存為最終的視頻   動聽的音樂！漂亮小姐姐詞云跳舞視頻！
final_clip.write_videofile('final_video.mp4')

結果如下：

漂亮小姐姐詞云跳舞

到此這篇關于用Python做一個嗶站小姐姐詞云跳舞視頻的文章就介紹到這了,更多相關Python做云跳舞視頻內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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