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这篇CFSDN的博客文章用Python做一个哔站小姐姐词云跳舞视频由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.

1、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.

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2、实现思路

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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=10634574434789745619you-get -o 本地保存路径 视频链接 

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 。

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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 requestsimport pandas as pdimport reimport timeimport randomfrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutorimport datetimefrom 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:

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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 = 1while 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:        breakcap.release()   # 释放资源

结果如下:

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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 -*-"""@Author  ：叶庭云@公众号  ：修炼Python@百度AI  ：https://ai.baidu.com/tech/body/seg"""import cv2import base64import numpy as npimport osfrom aip import AipBodyAnalysisimport timeimport 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_KEYAPP_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:

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5. 小姐姐跳舞词云生成

# -*- coding: UTF-8 -*-from wordcloud import WordCloudimport collectionsimport jiebaimport refrom PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as pltimport 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:

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6. 合成跳舞视频

# -*- coding: UTF-8 -*-import cv2import 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:

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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 -*-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 。

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原文链接：https://blog.csdn.net/fyfugoyfa/article/details/112209719 。

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