大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

文章目录

一、前言
二、实现思路
三、结语

一、前言

""" @公众号 ： AI庭云君 @Author ： 叶庭云 @CSDN ： https://yetingyun.blog.csdn.net/ """

利用Python做一个漂亮女生词云跳舞视频「建议收藏」

B站上的漂亮的小姐姐真的好多好多，利用 you-get 大法下载了一个 B 站上跳舞的小姐姐视频，利用视频中的弹幕来制作一个漂亮小姐姐词云跳舞视频，一起来看看吧。

二、实现思路

1. 下载视频

安装 you-get 库

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

利用 you-get 下载 B 站视频到本地
视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1rD4y1Q7jc?from=search&seid=10634574434789745619

you-get -i https://www.bilibili.com/video/BV1rD4y1Q7jc?from=search&seid=10634574434789745619
you-get -o 本地保存路径 视频链接

利用Python做一个漂亮女生词云跳舞视频「建议收藏」

更多 you-get 大法的详细使用，可以参考官方文档：
https://github.com/soimort/you-get/wiki/%E4%B8%AD%E6%96%87%E8%AF%B4%E6%98%8E

2. 获取弹幕内容

写 python 爬虫，解析网页、提取弹幕数据保存到txt，注意构造 URL 参数和伪装请求头。

导入需要的依赖库

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

# 随机产生请求头
ua = UserAgent(verify_ssl=False, path='fake_useragent.json')
start_time = datetime.datetime.now()

爬取弹幕数据

def  Grab_barrage(date):
    # 伪装请求头
    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=search&seid=10634574434789745619",
        "user-agent": ua.random,
        "cookie": "chage to your cookies"
    }
    # 构造url访问 需要用到的参数 爬取指定日期的弹幕
    params = { 
   
        'type': 1,
        'oid': '206344228',
        'date': date
    }
    # 发送请求 获取响应
    response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
    # print(response.encoding) 重新设置编码
    response.encoding = 'utf-8'
    # print(response.text)
    # 正则匹配提取数据 转成集合去除重复弹幕
    comment = set(re.findall('<d p=".*?">(.*?)</d>', response.text))
    # 将每条弹幕数据写入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

主函数

def main():
    # 开多线程爬取 提高爬取效率
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
        executor.map(Grab_barrage, date_list)
    # 计算所用时间
    delta = (datetime.datetime.now() - start_time).total_seconds()
    print(f'用时：{ 
     delta}s -----------> 弹幕数据成功保存到本地txt')

主函数调用

if __name__ == '__main__':
    # 目标url
    url = "https://api.bilibili.com/x/v2/dm/history"
    start = '20201201'
    end = '20210128'
    # 生成时间序列
    date_list = [x for x in pd.date_range(start, end).strftime('%Y-%m-%d')]
    print(date_list)
    count = 0
    # 调用主函数
    main()

结果如下：

3. 从视频中提取图片

经过实践发现，这个视频完整分离出图片来有 3347 张，本文截取 800 张图片来做词云。

import cv2

# ============================ 视频处理 分割成一帧帧图片 =======================================
cap = cv2.VideoCapture(r"beauty.flv")
num = 1
while True:
    # 逐帧读取视频 按顺序保存到本地文件夹
    ret, frame = cap.read()
    if ret:
        if 88 <= num < 888:
            cv2.imwrite(f"./pictures/img_{ 
     num}.jpg", frame)   # 保存一帧帧的图片
            print(f'========== 已成功保存第{ 
     num}张图片 ==========')
        num += 1
    else:
        break
cap.release()   # 释放资源

结果如下：

4. 利用百度AI进行人像分割

创建一个人像分割的应用，记住你的AppID、API Key、Secret Key，后面会用到。

查看人像分割的 Python SDK 文档，熟悉它的基本使用。

# -*- coding: UTF-8 -*-
""" @公众号 ： AI庭云君 @Author ： 叶庭云 @CSDN ： https://yetingyun.blog.csdn.net/ @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的人像分割服务 转化为二值图 有小姐姐身影的蒙版
# 百度云中已创建应用的 APP_ID API_KEY SECRET_KEY
APP_ID = '23485847'
API_KEY = 'VwGY053Y1A8ow3CFBTFrK0Pm'
SECRET_KEY = '**********************************'

client = AipBodyAnalysis(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
# 保存图像分割后的路径
path = './mask_img/'

# os.listdir 列出保存到图片名称
img_files = os.listdir('./pictures')
print(img_files)
for num in range(88, len(img_files) + 1):
    # 按顺序构造出图片路径
    img = f'./pictures/img_{ 
     num}.jpg'
    img1 = cv2.imread(img)
    height, width, _ = img1.shape
    # print(height, width)
    # 二进制方式读取图片
    with open(img, 'rb') as fp:
        img_info = fp.read()

    # 设置只返回前景 也就是分割出来的人像
    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)
    # 保存分割出来的人像
    cv2.imwrite(mask_name, new_img)
    print(f'======== 第{ 
     num}张图像分割完成 ========')
    time.sleep(random.randint(1,2))

结果如下：

5. 小姐姐跳舞词云生成

# -*- coding: UTF-8 -*-
""" @公众号 ： AI庭云君 @Author ： 叶庭云 @CSDN ： https://yetingyun.blog.csdn.net/ """
from wordcloud import WordCloud
import collections
import jieba
import re
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 读取数据
with open('bullet.txt') as f:
data = f.read()
# 文本预处理 去除一些无用的字符 只提取出中文出来
new_data = re.findall('[\u4e00-\u9fa5]+', data, re.S)
new_data = "/".join(new_data)
# 文本分词
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:
# 设置停用词并去除单个词
if word not in stop_words and len(word) > 1:
result_list.append(word)
# 筛选后统计词频
word_counts = collections.Counter(result_list)
path = './wordcloud/'
for num in range(88, 888):
img = f'./mask_img/mask_{ 
num}'
# 获取蒙版图片
mask_ = 255 - np.array(Image.open(img))
# 绘制词云
plt.figure(figsize=(8, 5), dpi=200)
my_cloud = WordCloud(
background_color='black',  # 设置背景颜色 默认是black
mask=mask_,      # 自定义蒙版
mode='RGBA',
max_words=500,
font_path='simhei.ttf',   # 设置字体 显示中文
).generate_from_frequencies(word_counts)
# 显示生成的词云图片
plt.imshow(my_cloud)
# 显示设置词云图中无坐标轴
plt.axis('off')
word_cloud_name = path + 'wordcloud_{}.png'.format(num)
my_cloud.to_file(word_cloud_name)    # 保存词云图片
print(f'======== 第{ 
num}张词云图生成 ========')

结果如下：

6. 合成跳舞视频

# -*- coding: UTF-8 -*-
""" @公众号 ： AI庭云君 @Author ： 叶庭云 @CSDN ： https://yetingyun.blog.csdn.net/ """
import cv2
import os
# 输出视频的保存路径
video_dir = 'result.mp4'
# 帧率
fps = 30
# 图片尺寸
img_size = (1920, 1080)
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'P', '4', 'V')  # opencv3.0 mp4会有警告但可以播放
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)   # 生成视频 图片尺寸和设定尺寸相同
videoWriter.write(frame)      # 写进视频里
print(f'======== 按照视频顺序第{ 
i}张图片合进视频 ========')
videoWriter.release()   # 释放资源

效果如下：

7. 视频插入音频

漂亮小姐姐跳舞那么好看，再加上自己喜欢的背景音乐，岂不美哉。

# -*- coding: UTF-8 -*-
""" @公众号 ： AI庭云君 @Author ： 叶庭云 @CSDN ： https://yetingyun.blog.csdn.net/ """
import moviepy.editor as mpy
# 读取词云视频
my_clip = mpy.VideoFileClip('result.mp4')
# 截取背景音乐
audio_background = mpy.AudioFileClip('song.mp4').subclip(17, 44)
audio_background.write_audiofile('vmt.mp3')
# 视频中插入音频
final_clip = my_clip.set_audio(audio_background)
# 保存为最终的视频 动听的音乐！漂亮小姐姐词云跳舞视频！
final_clip.write_videofile('final_video.mp4')

结果如下：

漂亮小姐姐词云跳舞

三、结语

最后安利一份 Python 全栈知识图谱：

全栈知识：100+核心知识点
系统化：六大模块，全链路梳理。
专业化：8位专家耗时100天打造
精选材质：250G铜版纸，双面哑模。

发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/151324.html原文链接：https://javaforall.cn

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文章目录

一、前言

二、实现思路

1. 下载视频

2. 获取弹幕内容

3. 从视频中提取图片

4. 利用百度AI进行人像分割

5. 小姐姐跳舞词云生成

6. 合成跳舞视频

7. 视频插入音频

三、结语

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