利用Python字符画生成甜心教主利用Python字符画生成甜心教主

工具准备
项目效果展示
项目思路解析

1.视频拆分成视频
2.将图片转换字符画
3.合成视频

简易源码分享

字符画：字符画是一系列字符的组合，我们可以把字符看作是比较大块的像素，一个字符能表现一种颜色，字符的种类越多，可以表现的颜色也越多，图片也会更有层次感。如果我们想要手工绘制出字符画，首先要有扎实的美术基础，其次还要花费大量的时间和精力。但是我们可以使用Python，只需要几行代码，就能够将一张图片轻而易举地转化为一个字符画。
【利用Python字符画生成甜心教主】
工具准备开发工具：pycharm
开发环境：python3.7， Windows10
使用工具包：PIL， cv2， numpy

项目效果展示

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项目思路解析首先我们先将这个项目思路进行明确定位，把我们甜心教主的视频转换成字符画的视频，首先自备一段教主的视频，在将视频进行拆分，拆分成一张张单独的图片，因为我们转成字符画其实本质上就是转化成图片数据

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然后在对每一张图片进行灰度处理，我们做个相对来说简单一点的，灰度数据的话只有黑白，颜色更好把控，把图片数据转化成一个数组，通过k聚类算法把图像进行聚类划分，在将划分的图片数组根据亮度情况进行替换，根据亮度情况亮一点的用数字，稍稍暗一点的用1，白的用空白，将视频里的图片数据进行全部替换，在将替换好的图片组合成一个视频

1.视频拆分成视频
首先使用cv2.VideoCapture进行视频进行抽帧，将抽帧好的图片使用read方式进行读取，把读取好的数据保存在文件夹里，使用数字来保存图片名，也方便我们在之后进行提取图片数据进行使用

# 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！def video_to_pic(vp):# vp = cv2.VideoCapture(video_path)number = 0if vp.isOpened():r, frame = vp.read()if not os.path.exists('cache_pic'):os.mkdir('cache_pic')os.chdir('cache_pic')else:r = Falsewhile r:number += 1cv2.imwrite(str(number) + '.jpg', frame)r, frame = vp.read()print('\n由视频一共生成了{}张图片！'.format(number))os.chdir("..")return number

2.将图片转换字符画
循环取出文件夹里面所有的图片数据进行转换，首先通过cv2进行图片读取，获取到他的图片数据通道，获取到图片数据的3通道rgb的数据信息，在将数据进行灰度处理，我们需要用他的颜色用来区分他的数据样式，所以只能灰度来实现，在使用numpy进行数据转换，将获取到的矩阵数据进行降维，转换成一个类似列表的数据信息，使用kmeans算法对图像数据进行分类，设置他的矩阵中心数，最大迭代数，以及试错等级，k聚类算法可以自行了解，会给我们返回labels(类别)、centroids(矩心) compactness(密度值)，将矩心进行数据转换成整数，我们可以更好的替换符号，对矩心进行排序，矩心大的说明颜色越暗，矩心小的越淡，在根据亮度数据将数据进行替换成一个新的画布，将我们的符号替换到画布上去,到这里我们就能吧单独的图片替换成字符画了

def img2strimg(frame, K=3):# 读取矩阵的长度有时返回两个值，有时三个值height, width, *_ = frame.shape# print(frame.shape)# 颜色空间转化图片对象，灰度处理frame_gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# print(frame_gray)# 转换数据类型，将数据降维frame_array = np.float32(frame_gray.reshape(-1))# print(frame_array)# 得到labels(类别)、centroids(矩心) compactness(密度值)。# 如第一行6个像素labels=[0,2,2,1,2,0],则意味着6个像素分别对应着第1个矩心、第3个矩心、第3、2、3、1个矩心。compactness, labels, centroids = cv2.kmeans(frame_array, K, None, (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0), 10, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS)print(labels)centroids = np.uint8(centroids)# 转换成整形# labels的数个矩心以随机顺序排列，所以需要简单处理矩心.# 返回一个折叠成一维的数组centroids = centroids.flatten()# 排序centroids_sorted = sorted(centroids)# 获得不同centroids的明暗程度，0最暗centroids_index = np.array([centroids_sorted.index(value) for value in centroids])# 亮度设置bright = [abs((3 * i - 2 * K) / (3 * K)) for i in range(1, 1 + K)]bright_bound = bright.index(np.min(bright))# 背景阴影设置shadow = [abs((3 * i - K) / (3 * K)) for i in range(1, 1 + K)]shadow_bound = shadow.index(np.min(shadow))# 返回一个折叠成一维的数组labels = labels.flatten()print(labels)# 将labels转变为实际的明暗程度列表，0最暗。labels = centroids_index[labels]print(labels)# 列表解析，每2*2个像素挑选出一个，组成（height*width*灰）数组。labels_picked = [labels[rows * width:(rows + 1) * width:2] for rows in range(0, height, 2)]canvas = np.zeros((3 * height, 3 * width, 3), np.uint8)canvas.fill(255)# 创建长宽为原图三倍的白色画布。# 因为字体大小为0.45时，每个数字占6*6个像素，而白底画布为原图三倍# 所以需要原图中每2*2个像素中挑取一个，在白底画布中由6*6像素大小的数字表示这个像素信息。y = 0for rows in labels_picked:x = 0for cols in rows:if cols <= shadow_bound:# 添加文字图片，添加的文字，左上角坐标，字体，字体大小，颜色，字体粗细cv2.putText(canvas, str(random.randint(2, 9)), (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 0.45, 0.1)elif cols <= bright_bound:cv2.putText(canvas, "-", (x, y),cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 0.4, 0, 1)x += 6y += 6return canvas

3.合成视频
将全部的图片数据在进行合成一个新的视频，视频数据尽量不要太大，帧数越细的话，生成的视频越大，可能好几个G

def jpg_to_video(char_image_path, FPS):video_fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"MP42")# 设置视频编码器,这里使用使用MP42编码器,可以生成更小的视频文件char_img_path_list = [char_image_path + r'/{}.jpg'.format(i) for i in range(1, number + 1)]# 生成目标字符图片文件的路径列表char_img_test = Image.open(char_img_path_list[1]).size# 获取图片的分辨率if not os.path.exists('video'):os.mkdir('video')video_writter = cv2.VideoWriter('video/new_char_video.avi', video_fourcc, FPS, char_img_test)sum = len(char_img_path_list)count = 0for image_path in char_img_path_list:img = cv2.imread(image_path)video_writter.write(img)end_str = '100%'count = count + 1process_bar(count / sum, start_str='', end_str=end_str, total_length=15)video_writter.release()print('\n')print('=======================')print('The video is finished!')print('=======================')

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# from platypus importimport osfrom PIL import Image, ImageFont, ImageDrawimport cv2import randomimport numpy as npimport threading# 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！def video_to_pic(vp):# vp = cv2.VideoCapture(video_path)number = 0if vp.isOpened():r, frame = vp.read()if not os.path.exists('cache_pic'):os.mkdir('cache_pic')os.chdir('cache_pic')else:r = Falsewhile r:number += 1cv2.imwrite(str(number) + '.jpg', frame)r, frame = vp.read()print('\n由视频一共生成了{}张图片！'.format(number))os.chdir("..")return numberdef star_to_char(number, save_pic_path):if not os.path.exists('cache_char'):os.mkdir('cache_char')img_path_list = [save_pic_path + r'/{}.jpg'.format(i) for i in range(1, number + 1)]# 生成目标图片文件的路径列表task = 0for image_path in img_path_list:img_width, img_height = Image.open(image_path).size# 获取图片的分辨率task += 1# img_to_char(image_path, img_width, img_height, task)print('{}/{} is finished.'.format(task, number))print('=======================')print('All image was finished!')print('=======================')return 0def img2strimg(frame, K=3):# 读取矩阵的长度有时返回两个值，有时三个值height, width, *_ = frame.shape# print(frame.shape)# 颜色空间转化图片对象，灰度处理frame_gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# print(frame_gray)# 转换数据类型，将数据降维frame_array = np.float32(frame_gray.reshape(-1))# print(frame_array)# 得到labels(类别)、centroids(矩心) compactness(密度值)。# 如第一行6个像素labels=[0,2,2,1,2,0],则意味着6个像素分别对应着第1个矩心、第3个矩心、第3、2、3、1个矩心。compactness, labels, centroids = cv2.kmeans(frame_array, K, None, (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0), 10, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS)print(labels)centroids = np.uint8(centroids)# 转换成整形# labels的数个矩心以随机顺序排列，所以需要简单处理矩心.# 返回一个折叠成一维的数组centroids = centroids.flatten()# 排序centroids_sorted = sorted(centroids)# 获得不同centroids的明暗程度，0最暗centroids_index = np.array([centroids_sorted.index(value) for value in centroids])# 亮度设置bright = [abs((3 * i - 2 * K) / (3 * K)) for i in range(1, 1 + K)]bright_bound = bright.index(np.min(bright))# 背景阴影设置shadow = [abs((3 * i - K) / (3 * K)) for i in range(1, 1 + K)]shadow_bound = shadow.index(np.min(shadow))# 返回一个折叠成一维的数组labels = labels.flatten()print(labels)# 将labels转变为实际的明暗程度列表，0最暗。labels = centroids_index[labels]print(labels)# 列表解析，每2*2个像素挑选出一个，组成（height*width*灰）数组。labels_picked = [labels[rows * width:(rows + 1) * width:2] for rows in range(0, height, 2)]canvas = np.zeros((3 * height, 3 * width, 3), np.uint8)canvas.fill(255)# 创建长宽为原图三倍的白色画布。# 因为字体大小为0.45时，每个数字占6*6个像素，而白底画布为原图三倍# 所以需要原图中每2*2个像素中挑取一个，在白底画布中由6*6像素大小的数字表示这个像素信息。y = 0for rows in labels_picked:x = 0for cols in rows:if cols <= shadow_bound:# 添加文字图片，添加的文字，左上角坐标，字体，字体大小，颜色，字体粗细cv2.putText(canvas, str(random.randint(2, 9)), (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 0.45, 0.1)elif cols <= bright_bound:cv2.putText(canvas, "-", (x, y),cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 0.4, 0, 1)x += 6y += 6return canvasdef jpg_to_video(char_image_path, FPS):video_fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"MP42")# 设置视频编码器,这里使用使用MP42编码器,可以生成更小的视频文件char_img_path_list = [char_image_path + r'/{}.jpg'.format(i) for i in range(1, number + 1)]# 生成目标字符图片文件的路径列表char_img_test = Image.open(char_img_path_list[1]).size# 获取图片的分辨率if not os.path.exists('video'):os.mkdir('video')video_writter = cv2.VideoWriter('video/new_char_video.avi', video_fourcc, FPS, char_img_test)sum = len(char_img_path_list)count = 0if __name__ == '__main__':video_path = '王心凌.mp4'save_pic_path = 'cache_pic'save_charpic_path = 'cache_char'vp = cv2.VideoCapture(video_path)number = video_to_pic(vp)for i in range(1, number):fp = r"cache_pic/{}.jpg".format(i)img = cv2.imread(fp)# 返回图片数据（高度，宽度，通道数）print(img)# 若字符画结果不好，可以尝试更改K为3。若依然无法很好地表现原图，请换图尝试。 -_-||str_img = img2strimg(img)cv2.imwrite("cache_char/{}.jpg".format(i), str_img)# number = 1692# print(number)FPS = vp.get(cv2.CAP_PROP_FPS)star_to_char(number, save_pic_path)jpg_to_video(save_charpic_path, FPS)

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