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520，用Python定制你的《本草纲目女孩》

转载 作者：知者 更新时间：2024-03-13 18:02:03 27 4
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本文分享自华为云社区《【云驻共创】华为云AI之用Python定制我的《本草纲目女孩》》，作者：愚公搬代码。

前言

近日，《本草纲目》毽子操的视频刷屏网络。公司里更是多了很多刘畊宏女孩，在520到来之际特意奉献这篇文章给大家。如果有心仪的女孩这篇文章可以帮助你哦。
歌词：抬腿！拍腿！，侧边的肥肉咔咔掉，人鱼线马甲线我都要！刘畊宏的男孩女孩看过来。

让我们来用Python定制出心仪的“本草纲目女孩”，敲出魔性的代码舞蹈，520，准备好心仪女孩的舞蹈视频，把这份别出心裁的礼物给TA❤️。

一、华为云ModelArts-Notebook介绍

1.华为云ModelArts-Notebook

ModelArts集成了基于开源的Jupyter Notebook和JupyterLab，可为您提供在线的交互式开发调试工具。您无需关注安装配置，在ModelArts管理控制台直接使用Notebook，编写和调测模型训练代码，然后基于该代码进行模型的训练。

其中，ModelArts还提供了华为自研的分布式训练加速框架MoXing，您可以在Notebook中使用MoXing编写训练脚本，让您代码编写更加高效、代码更加简洁。

1.1 Jupyter Notebook是什么

Jupyter Notebook是一个可以在浏览器中使用的交互式的计算应用程序，该应用程序的所有可见的内容，以笔记本文档表示，包括计算的输入和输出、解释文本、数学、图像和对象的富媒体等表示。因此，Jupyter Notebook可以实现将代码、文字完美结合起来，非常适合从事机器学习、数据分析等数据科学工作的人员。

Jupyter Notebook相关文档：https://docs.jupyter.org/en/latest/

1.2 JupyterLab是什么

JupyterLab是一个交互式的开发环境，是Jupyter Notebook的下一代产品，可以使用它编写Notebook、操作终端、编辑MarkDown文本、打开交互模式、查看csv文件及图片等功能。

JupyterLab相关文档：https://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/

1.3 什么是Moxing

MoXing是华为云ModelArts团队自研的分布式训练加速框架，它构建于开源的深度学习引擎TensorFlow、MXNet、PyTorch、Keras之上。相对于TensorFlow和MXNet原生API而言，MoXing API让模型代码的编写更加简单，允许用户只需要关心数据输入(input_fn)和模型构建(model_fn)的代码，即可实现任意模型在多GPU和分布式下的高性能运行，降低了TensorFlow和MXNet的使用门槛。另外，MoXing-TensorFlow还将支持自动超参选择和自动模型结构搜索，用户无需关心超参和模型结构，做到模型全自动学习。

Moxing相关文档：https://github.com/huaweicloud/ModelArts-Lab/tree/master/docs/moxing_api_doc

2.Python-Opencv

Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

Python解释器易于扩展，可以使用C语言或C++（或者其他可以通过C调用的语言）扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

OpenCV用C语言编写，它具有C，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Android和Mac OS，OpenCV主要倾向于实时视觉应用，并在可用时利用MMX和SSE指令，如今也提供对于C#、Ch、Ruby，GO的支持。

opencv-python的github网址：https://pypi.org/project/opencv-python/

OpenCV官网：https://opencv.org/

二、本地案例实现Python定制我的《本草纲目女孩》

1.案例实现流程

众所周知，视频是由一帧帧图像构成，Opencv处理视频图像信息的原理就是将视频转为一帧帧图像，处理完图像后再转换为视频。

用Python实现案例流程如下：

2.案例环境部署

2.1 本机环境

  • vs2022
  • anaconda（已经包括opencv和PIL）
  • python

2.2 安装对应的anaconda包

anaconda这是一个非常常用的python包集成管理工具，其中预安装了很多python库，使得我们不需要去手动安装各种的第三方库，我们知道自己取手动安装的过程中，很容易就会遇到一些报错，解决起来也非常的麻烦。

anaconda官网：https://www.anaconda.com/products/distribution#Downloads

下载完软件包一路点击安装就行了，安装成功后会出现如下界面。

查看是否安装成功命令：conda --version

2.3 安装opencv-python

进入anaconda控制台输入如下命令：

pip install opencv-python

3.案例实现代码

本案例的实现过程主要分为以下几步：

1. 导入数据
2. 导入库函数
3. 将视频转化为图像帧
4. 对图片帧进行ASCII码的转换
5. 将转换好的图片帧合成视频

3.1 导入数据

视频下载地址：https://cnnorth4-modelhub-datasets-obsfs-sfnua.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/content/35d24c0e-f337-442b-935f-ef8123062d3e/QzNm9F/dataset/test_demo0510.mp4

3.2 导入库函数

#导入Python库
import cv2
from PIL import Image，ImageFont，ImageDraw
import os
from cv2 import VideoWriter， VideoWriter_fourcc， imread， resize

3.3 将视频转化为图像帧

#将视频转换为图片存入目标文件夹

def video_to_pic(vp):
    number = 0
    
    # 判断载入的视频是否可以打开
    if vp.isOpened():
        
        #r：布尔型 （True 或者False），代表有没有读取到图片，frame：表示截取到的一帧的图片的数据，是个三维数组
        r，frame = vp.read()
        
        #判断文件夹是否存在，不存在的话则新建文件夹
        if not os.path.exists('cache_pic'):
            os.mkdir('cache_pic')
        os.chdir('cache_pic')
        
    else:
        r = False
        
    #遍历视频，并将每一帧图片写入文件夹
    while r:
        number += 1
        cv2.imwrite(str(number)+'.jpg'，frame)
        r，frame = vp.read()
        
    print('\n由视频一共生成了{}张图片！'.format(number))
    
    # 修改当前工作目录至主目录
    os.chdir("..")
    return number

3.4 对图片帧进行ASCII码的转换

#将图片进行批量化处理

def star_to_char(number， save_pic_path):
    
    #判断文件夹是否存在，不存在的话则新建文件夹
    if not os.path.exists('cache_char'):
        os.mkdir('cache_char')

    # 生成目标图片文件的路径列表
    img_path_list = [save_pic_path + r'/{}.jpg'.format(i) for i in range(1， number + 1)]
    task = 0

    for image_path in img_path_list:
        
        # 获取图片的分辨率
        img_width， img_height = Image.open(image_path).size
        task += 1

        #处理图片，并显示处理进程
        img_to_char(image_path， img_width， img_height， task)
        
        print('{}/{} is processed.'.format(task， number))
        
    print('=======================')
    print('All pictures were processed!')
    print('=======================')
    return 0

# 将图片转换为灰度图像后进行ascii_char中的ASCII值输出
# 函数输入像素RGBA值，输出对应的字符码。其原理是将字符均匀地分布在整个灰度范围内，像素灰度值落在哪个区间就对应哪个字符码。

def get_char(r， g， b， alpha=256):
    
    #ascii_char就是字符列表，用来将不同灰度的像素进行不同字符体替换的参照。
    ascii_char = list("#RMNHQODBWGPZ*@$C&98?32I1>!:-;. ")
    
    #alpha在为0的时候便是完全透明的图片，所以返回空
    if alpha == 0:
        return ''
    
    length = len(ascii_char)
    
    #转为灰度图
    #RGBA是代表Red(红色)、Green(绿色)、Blue(蓝色)和Alpha的色彩空间，Alpha通道一般用作不透明度参数
    #如果一个像素的alpha通道数值为0%，那它就是完全透明的，而数值为100%则意味着一个完全不透明的像素
    
    gray = int(0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b)
    # unit = (256.0 + 1) / len(ascii_char)
    unit = 256 / len(ascii_char)
    return ascii_char[int(gray / unit)]
def img_to_char(image_path， raw_width， raw_height， task):
    width = int(raw_width / 6)
    height = int(raw_height / 15)

    # 以RGB模式打开
    im = Image.open(image_path).convert('RGB')
    im = im.resize((width， height)， Image.NEAREST)

    txt = ''
    color = []
    
    #遍历图片的每个像素
    for i in range(height):
        for j in range(width):
            pixel = im.getpixel((j， i))

            # 将颜色加入进行索引
            color.append((pixel[0]， pixel[1]， pixel[2]))
            if len(pixel) == 4:
                txt += get_char(pixel[0]， pixel[1]， pixel[2]， pixel[3])
            else:
                txt += get_char(pixel[0]， pixel[1]， pixel[2])
        txt += '\n'
        color.append((255， 255， 255))

    im_txt = Image.new("RGB"， (raw_width， raw_height)， (255， 255， 255))
    dr = ImageDraw.Draw(im_txt)
    font = ImageFont.load_default().font
    x， y = 0， 0
    font_w， font_h = font.getsize(txt[1])
    font_h *= 1.37  # 调整字体大小
    for i in range(len(txt)):
        if (txt[i] == '\n'):
            x += font_h
            y = -font_w
        dr.text((y， x)， txt[i]， fill=color[i])
        y += font_w
        
    #存储处理后的图片至文件夹
    os.chdir('cache_char')
    im_txt.save(str(task) + '.jpg')

    #直接进入新创建的文件夹将生成的图片直接存入文件夹中
    os.chdir("..")
    return 0

3.5 将转换好的图片帧合成视频

# 进度条显示
def process_bar(percent， start_str=''， end_str=''， total_length=0):
    bar = ''.join("■ " * int(percent * total_length)) + ''
    bar = '\r' + start_str + bar.ljust(total_length) + ' {:0>4.1f}%|'.format(percent * 100) + end_str
    print(bar， end=''， flush=True)

#图片帧合成视频

def jpg_to_video(char_image_path， FPS):
    
    # 设置视频编码器，这里使用MP42编码器
    video_fourcc = VideoWriter_fourcc(*"MP42")

    # 生成目标字符图片文件的路径列表
    char_img_path_list = [char_image_path + r'/{}.jpg'.format(i) for i in range(1， number + 1)]

    # 获取图片的分辨率
    char_img_test = Image.open(char_img_path_list[1]).size
    if not os.path.exists('video'):
        os.mkdir('video')
    video_writter = VideoWriter('video/output.avi'， video_fourcc， FPS， char_img_test)
    sum = len(char_img_path_list)
    count = 0
    for image_path in char_img_path_list:
        img = cv2.imread(image_path)
        video_writter.write(img)
        end_str = '100%'
        count = count + 1
        process_bar(count / sum， start_str=''， end_str=end_str， total_length=15)

    video_writter.release()
    print('\n')
    print('=======================')
    print('The video is finished!')
    print('=======================')

3.6 主函数

if __name__ == "__main__":
    #初始视频路径
    video_path = 'test_demo0510.mp4'

    #原始视频转为图片的图片保存路径
    save_pic_path = 'cache_pic'

    #图片经处理后的图片保存路径
    save_charpic_path = 'cache_char'

    # 读取视频
    vp = cv2.VideoCapture(video_path)

    # 将视频转换为图片 并进行计数，返回总共生成了多少张图片
    number = video_to_pic(vp)

    # 计算视频帧数
    FPS = vp.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

    # 将图像进行字符串处理后
    star_to_char(number， save_pic_path)

    vp.release()

    # 将图片合成为视频
    jpg_to_video(save_charpic_path， FPS)

3.7 运行结果

运行后一共生成了382张图片，和视频文件，保存在如下文件夹下。

4.案例播放代码

import cv2
from IPython.display import clear_output， Image， display

def show_video(video_path， show_text):
    video = cv2.VideoCapture(video_path)

    while True:
        try:
            clear_output(wait=True)
            # 读取视频
            ret， frame = video.read()
            if not ret:
                break
            height， width， _ = frame.shape
            cv2.putText(frame， show_text， (0， 100)， cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX， 3.65， (255， 0， 0)， 2)
            frame = cv2.resize(frame， (int(width / 2)， int(height / 2)))
            _， ret = cv2.imencode('.jpg'， frame)
            
            display(Image(data=ret))
            
        except KeyboardInterrupt:
            video.release()
            
#视频循环播放
i=1
while i>0:
    show_video('video/output.avi'，str(i))
    i=i+1

三、华为云AI实现Python定制我的《本草纲目女孩》

1.基础配置

"本草纲目"健身操字符串视频操作实例的案例页面如下：https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/Notebook/detail?id=c81526e5-cc88-497f-8a21-41a5632e014e

点击Run in ModelArts，进入JupyterLab页面。

配置当前运行环境，切换规格，并选择免费的就好了。

2.导入数据

选择下方代码，点击运行。

运行完成后如下：

3.安装相关依赖

选择下方代码，点击运行安装opencv包

pip install opencv_python

4.导入库函数

#导入Python库
import cv2
from PIL import Image，ImageFont，ImageDraw
import os
from cv2 import VideoWriter， VideoWriter_fourcc， imread， resize

5.将视频转化为图像帧

#将视频转换为图片存入目标文件夹

def video_to_pic(vp):
    number = 0
    
    # 判断载入的视频是否可以打开
    if vp.isOpened():
        
        #r：布尔型 （True 或者False），代表有没有读取到图片，frame：表示截取到的一帧的图片的数据，是个三维数组
        r，frame = vp.read()
        
        #判断文件夹是否存在，不存在的话则新建文件夹
        if not os.path.exists('cache_pic'):
            os.mkdir('cache_pic')
        os.chdir('cache_pic')
        
    else:
        r = False
        
    #遍历视频，并将每一帧图片写入文件夹
    while r:
        number += 1
        cv2.imwrite(str(number)+'.jpg'，frame)
        r，frame = vp.read()
        
    print('\n由视频一共生成了{}张图片！'.format(number))
    
    # 修改当前工作目录至主目录
    os.chdir("..")
    return number

6.对图片帧进行ASCII码的转换

#将图片进行批量化处理

def star_to_char(number， save_pic_path):
    
    #判断文件夹是否存在，不存在的话则新建文件夹
    if not os.path.exists('cache_char'):
        os.mkdir('cache_char')

    # 生成目标图片文件的路径列表
    img_path_list = [save_pic_path + r'/{}.jpg'.format(i) for i in range(1， number + 1)]
    task = 0

    for image_path in img_path_list:
        
        # 获取图片的分辨率
        img_width， img_height = Image.open(image_path).size
        task += 1

        #处理图片，并显示处理进程
        img_to_char(image_path， img_width， img_height， task)
        
        print('{}/{} is processed.'.format(task， number))
        
    print('=======================')
    print('All pictures were processed!')
    print('=======================')
    return 0

# 将图片转换为灰度图像后进行ascii_char中的ASCII值输出
# 函数输入像素RGBA值，输出对应的字符码。其原理是将字符均匀地分布在整个灰度范围内，像素灰度值落在哪个区间就对应哪个字符码。

def get_char(r， g， b， alpha=256):
    
    #ascii_char就是字符列表，用来将不同灰度的像素进行不同字符体替换的参照。
    ascii_char = list("#RMNHQODBWGPZ*@$C&98?32I1>!:-;. ")
    
    #alpha在为0的时候便是完全透明的图片，所以返回空
    if alpha == 0:
        return ''
    
    length = len(ascii_char)
    
    #转为灰度图
    #RGBA是代表Red(红色)、Green(绿色)、Blue(蓝色)和Alpha的色彩空间，Alpha通道一般用作不透明度参数
    #如果一个像素的alpha通道数值为0%，那它就是完全透明的，而数值为100%则意味着一个完全不透明的像素
    
    gray = int(0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b)
    # unit = (256.0 + 1) / len(ascii_char)
    unit = 256 / len(ascii_char)
    return ascii_char[int(gray / unit)]
def img_to_char(image_path， raw_width， raw_height， task):
    width = int(raw_width / 6)
    height = int(raw_height / 15)

    # 以RGB模式打开
    im = Image.open(image_path).convert('RGB')
    im = im.resize((width， height)， Image.NEAREST)

    txt = ''
    color = []
    
    #遍历图片的每个像素
    for i in range(height):
        for j in range(width):
            pixel = im.getpixel((j， i))

            # 将颜色加入进行索引
            color.append((pixel[0]， pixel[1]， pixel[2]))
            if len(pixel) == 4:
                txt += get_char(pixel[0]， pixel[1]， pixel[2]， pixel[3])
            else:
                txt += get_char(pixel[0]， pixel[1]， pixel[2])
        txt += '\n'
        color.append((255， 255， 255))

    im_txt = Image.new("RGB"， (raw_width， raw_height)， (255， 255， 255))
    dr = ImageDraw.Draw(im_txt)
    font = ImageFont.load_default().font
    x， y = 0， 0
    font_w， font_h = font.getsize(txt[1])
    font_h *= 1.37  # 调整字体大小
    for i in range(len(txt)):
        if (txt[i] == '\n'):
            x += font_h
            y = -font_w
        dr.text((y， x)， txt[i]， fill=color[i])
        y += font_w
        
    #存储处理后的图片至文件夹
    os.chdir('cache_char')
    im_txt.save(str(task) + '.jpg')

    #直接进入新创建的文件夹将生成的图片直接存入文件夹中
    os.chdir("..")
    return 0

7.将转换好的图片帧合成视频

# 进度条显示
def process_bar(percent， start_str=''， end_str=''， total_length=0):
    bar = ''.join("■ " * int(percent * total_length)) + ''
    bar = '\r' + start_str + bar.ljust(total_length) + ' {:0>4.1f}%|'.format(percent * 100) + end_str
    print(bar， end=''， flush=True)

#图片帧合成视频

def jpg_to_video(char_image_path， FPS):
    
    # 设置视频编码器，这里使用MP42编码器
    video_fourcc = VideoWriter_fourcc(*"MP42")

    # 生成目标字符图片文件的路径列表
    char_img_path_list = [char_image_path + r'/{}.jpg'.format(i) for i in range(1， number + 1)]

    # 获取图片的分辨率
    char_img_test = Image.open(char_img_path_list[1]).size
    if not os.path.exists('video'):
        os.mkdir('video')
    video_writter = VideoWriter('video/output.avi'， video_fourcc， FPS， char_img_test)
    sum = len(char_img_path_list)
    count = 0
    for image_path in char_img_path_list:
        img = cv2.imread(image_path)
        video_writter.write(img)
        end_str = '100%'
        count = count + 1
        process_bar(count / sum， start_str=''， end_str=end_str， total_length=15)

    video_writter.release()
    print('\n')
    print('=======================')
    print('The video is finished!')
    print('=======================')

8.运行主函数

if __name__ == "__main__":
    #初始视频路径
    video_path = 'test_demo0510.mp4'

    #原始视频转为图片的图片保存路径
    save_pic_path = 'cache_pic'

    #图片经处理后的图片保存路径
    save_charpic_path = 'cache_char'

    # 读取视频
    vp = cv2.VideoCapture(video_path)

    # 将视频转换为图片 并进行计数，返回总共生成了多少张图片
    number = video_to_pic(vp)

    # 计算视频帧数
    FPS = vp.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

    # 将图像进行字符串处理后
    star_to_char(number， save_pic_path)

    vp.release()

    # 将图片合成为视频
    jpg_to_video(save_charpic_path， FPS)

等待主函数执行完成，后会生成如下三个文件夹：

9.播放视频

总结

本文主要介绍了本地开发和华为云ModelArts开发两种形式，从开发流程中大家也明白那种形式开发更简单。

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。

华为云ModelArts-Notebook云开发的优势不需要本地进行安装资源包，在ModelArts-Notebook环境就已经集成了这些环境，减少了人为部署压力，更易于上手、更高性能、一站式服务、支持多种主流框架。

本文整理自华为云社区【内容共创】活动第16期。

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