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这篇文章主要讲解了“如何利用Python字符画生成甜心教主”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“如何利用Python字符画生成甜心教主”吧！
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。
开发工具：pycharm
开发环境：python3.7， Windows10
使用工具包：PIL， cv2， numpy
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
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
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 = 0
if vp.isOpened():
r, frame = vp.read()
if not os.path.exists('cache_pic'):
os.mkdir('cache_pic')
os.chdir('cache_pic')
else:
r = False
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))
os.chdir("..")
return number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 = 0 for rows in labels_picked: x = 0 for 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 += 6 y += 6 return canvas
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 = 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('=======================')# from platypus import
import os
from PIL import Image, ImageFont, ImageDraw
import cv2
import random
import numpy as np
import 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 = 0
if vp.isOpened():
r, frame = vp.read()
if not os.path.exists('cache_pic'):
os.mkdir('cache_pic')
os.chdir('cache_pic')
else:
r = False
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))
os.chdir("..")
return number
def 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 = 0
for 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 0
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 = 0
for rows in labels_picked:
x = 0
for 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 += 6
y += 6
return canvas
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 = 0
if __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)感谢各位的阅读，以上就是“如何利用Python字符画生成甜心教主”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对如何利用Python字符画生成甜心教主这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
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