用Python做一个哔站小姐姐词云跳舞视频

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

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 -*-
\"\"\"
@Author  ：叶庭云
@公众号  ：修炼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 -*-
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 -*-
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 -*-
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

到此这篇关于用Python做一个哔站小姐姐词云跳舞视频的文章就介绍到这了,更多相关Python做云跳舞视频内容请搜索自学编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持自学编程网！