年輕人不講武德，竟用Python讓馬老師表演閃電五連鞭！

11月份的頭條，是屬於馬保國的。

一位69歲的老同志，慘遭年輕人偷襲，不講武德。

 

 

看看把老同志欺負的...

要不是馬老師講仁義講道德，甩手就是一個五連鞭。

 

 

哈哈哈，所以本期我們就用Python給馬保國老師做一個閃電五連鞭動態詞雲圖。

詞雲資料來自B站，使用stylecloud詞雲庫繪製。

 

 

主要參考百度AI Studio上的一個開源專案，使用PaddleSeg對人像進行分割。

年輕人，不講武德。這樣好嗎，耗子尾汁。

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/ 01 / 彈幕資料獲取

沒從B站上直接爬取，使用第三方庫bilibili_api。

這是一個用Python寫的呼叫Bilibili各種API的庫，範圍涵蓋視訊、音訊、直播、動態、專欄、使用者、番劇等。

地址：https://passkou.com/bilibili_api/docs/

使用video模組下面的兩個方法，可以獲取11月每天的視訊彈幕。

 

 

首先需要獲取SESSDATA和CSRF(bili_jct)的值。

谷歌瀏覽器可以通過下圖檢視，域名選擇bilibili.com。

 

 

以點選量為排序，選取排行第一的視訊獲取彈幕。沒想到馬老師老早就火了，耗子尾汁。

 

 

點選排名第一的視訊，然後在瀏覽器的訪問欄獲取BV號，BV1HJ411L7DP。

獲取彈幕程式碼如下。

 

1. from bilibili_api import video, Verify

2. import datetime

3.  

4. # 引數

5. verify = Verify("你的SESSDATA值", "你的bili_jct值")

6.  

7. # 獲取存在歷史彈幕的日期列表

8. days = video.get_history_danmaku_index(bvid="BV1HJ411L7DP", verify=verify)

9. print(days)

10.  

11. # 獲取彈幕資訊，並儲存

12. for day in days:

13. danmus = video.get_danmaku(bvid="BV1HJ411L7DP", verify=verify, date=datetime.date(*map(int, day.split('-'))))

14. print(danmus)

15.  

16. f = open(r'danmu.txt', 'a')

17. for danmu in danmus:

18. print(danmu)

19. f.write(danmu.text + '\n')

20. f.close()

 

得到結果。

 

 

我大E了啊，沒有閃。

使用jieba對彈幕資料進行分詞處理。

 

1. import jieba

2. def get_text_content(text_file_path):

3. '''

4. 獲取填充文字內容

5. '''

6. text_content = ''

7. with open(text_file_path, encoding='utf-8') as file:

8. text_content = file.read()

9. # 資料清洗，只儲存字串中的中文，字母，數字

10. text_content_find = re.findall('[\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9]+', text_content, re.S)

11. text_content = ' '.join(jieba.cut(str(text_content_find).replace(" ", ""), cut_all=False))

12. print(text_content)

13. return text_content

14.  
15.  

16. text_content = get_text_content('danmu.txt')

 

選取馬保國原版素材視訊，B站上有高清的。

地址：https://www.bilibili.com/video/BV1JV41117hq

參考網上的資料，執行如下程式碼即可下載B站視訊。

 

1. from bilibili_api import video, Verify

2. import requests

3. import urllib3

4.  

5. # 引數

6. verify = Verify("你的SESSDATA值", "你的bili_jct值")

7.  

8. # 獲取下載地址

9. download_url = video.get_download_url(bvid="BV1JV41117hq", verify=verify)

10. print(download_url["dash"]["video"][0]['baseUrl'])

11.  

12. baseurl = 'https://www.bilibili.com/video/BV1JV41117hq'

13. title = '馬保國'

14.  
15.  

16. def get_video():

17. urllib3.disable_warnings()

18.  

19. headers = {

20. 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36',

21. 'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9',

22. 'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',

23. 'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8'

24. }

25. headers.update({'Referer': baseurl})

26. res = requests.Session()

27. begin = 0

28. end = 1024 * 1024 - 1

29. flag = 0

30.  

31. temp = download_url

32.  

33. filename = "./" + title + ".flv"

34. url = temp["dash"]["video"][0]['baseUrl']

35. while True:

36. headers.update({'Range': 'bytes=' + str(begin) + '-' + str(end)})

37. res = requests.get(url=url, headers=headers, verify=False)

38. if res.status_code != 416:

39. begin = end + 1

40. end = end + 1024 * 1024

41. else:

42. headers.update({'Range': str(end + 1) + '-'})

43. res = requests.get(url=url, headers=headers, verify=False)

44. flag = 1

45. with open(filename, 'ab') as fp:

46. fp.write(res.content)

47. fp.flush()

48. if flag == 1:

49. fp.close()

50. break

51.  

52. print('--------------------------------------------')

53. print('視訊下載完成')

54. filename = "./" + title + ".mp3"

55. url = temp["dash"]["audio"][0]['baseUrl']

56. while True:

57. headers.update({'Range': 'bytes=' + str(begin) + '-' + str(end)})

58. res = requests.get(url=url, headers=headers, verify=False)

59. if res.status_code != 416:

60. begin = end + 1

61. end = end + 1024 * 1024

62. else:

63. headers.update({'Range': str(end + 1) + '-'})

64. res = requests.get(url=url, headers=headers, verify=False)

65. flag = 1

66. with open(filename, 'ab') as fp:

67. fp.write(res.content)

68. fp.flush()

69. if flag == 1:

70. fp.close()

71. break

72.  

73. print('音訊下載完成')

 

記得新增SESSDATA和CSRF(bili_jct)的值

 

/ 02 / PaddleSeg人像分割

基於百度AI Studio的專案，專案地址：

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1176398

首先下載解壓安裝PaddleSeg相關依賴包。

 

1. # 下載PaddleSeg

2. git clone https://hub.fastgit.org/PaddlePaddle/PaddleSeg.git

3.  

4. cd PaddleSeg/

5.  

6. # 安裝所需依賴項

7. pip install -r requirements.txt

 

通常去「GitHub」上下載東西，速度都比較慢，可以使用加速連結。

這裡的fastgit.org一加，下載速度就能從幾十K飆升到幾兆每秒。

 

1. # 新建資料夾

2. mkdir work/videos

3. mkdir work/texts

4. mkdir work/mp4_img

5. mkdir work/mp4_img_mask

6. mkdir work/mp4_img_analysis

 

新建一些資料夾，主要用來存放相關檔案的。

這裡可以將之前爬取到的視訊和音訊放置在videos中。

先對素材視訊進行抽幀，就是獲取視訊每幀的圖片。

 

1. def transform_video_to_image(video_file_path, img_path):

2. '''

3. 將視訊中每一幀儲存成圖片

4. '''

5. video_capture = cv2.VideoCapture(video_file_path)

6. fps = video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

7. count = 0

8. while (True):

9. ret, frame = video_capture.read()

10. if ret:

11. cv2.imwrite(img_path + '%d.jpg' % count, frame)

12. count += 1

13. else:

14. break

15. video_capture.release()

16.  

17. filename_list = os.listdir(img_path)

18. with open(os.path.join(img_path, 'img_list.txt'), 'w', encoding='utf-8') as file:

19. file.writelines('\n'.join(filename_list))

20.  

21. print('視訊圖片儲存成功, 共有 %d 張' % count)

22. return fps

23.  
24.  

25. input_video = 'work/videos/Master_Ma.mp4'

26. fps = transform_video_to_image(input_video, 'work/mp4_img/')

 

一共是獲取到了564張圖片。

 

 

然後使用PaddleSeg將所有的視訊圖片，進行人像分割，生成mask圖片。

 

1. # 生成mask結果圖片

2. python 你的路徑/PaddleSeg/pdseg/vis.py \

3. --cfg 你的路徑/work/humanseg.yaml \

4. --vis_dir 你的路徑/work/mp4_img_mask

 

使用模型進行預測，其中humanseg.yaml檔案是作者提供的，可以進行影像分割。

預訓練模型deeplabv3p_xception65_humanseg，需下載解壓安裝放在PaddleSeg/pretrained_model下。

由於預訓練模型較大，就不放網盤上了，直接訪問下面這個連結即可下載。

 

1. # 下載預訓練模型deeplabv3p_xception65_humanseg

2. https://paddleseg.bj.bcebos.com/models/deeplabv3p_xception65_humanseg.tgz

 

記得需要將humanseg.yaml檔案中的路徑資訊，修改成你自己的路徑。

 

 

執行上面那三行命令，最後就會生成564張mask檔案。

 

 

 

/ 03 / 詞雲生成

使用stylecloud詞雲庫生成詞雲，使用字型方正蘭亭刊黑。

 

1. def create_wordcloud():

2. for i in range(564):

3. file_name = os.path.join("mp4_img_mask/", str(i) + '.png')

4. # print(file_name)

5. result = os.path.join("work/mp4_img_analysis/", 'result' + str(i) + '.png')

6. # print(result)

7. stylecloud.gen_stylecloud(text=text_content,

8. font_path='方正蘭亭刊黑.TTF',

9. output_name=result,

10. background_color="black",

11. mask_img=file_name)

 

因為stylecloud庫無法自定義詞雲圖片，所以我修改了它的程式碼。

給gen_stylecloud新增了mask_img這個引數，最終作用在gen_mask_array這個函式上。

 

 

如此就能將mask圖片轉化成詞雲圖！

 

 

將這些詞雲圖片合併成視訊。

 

1. def combine_image_to_video(comb_path, output_file_path, fps=30, is_print=False):

2. '''

3. 合併影像到視訊

4. '''

5. fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')

6.  

7. file_items = [item for item in os.listdir(comb_path) if item.endswith('.png')]

8. file_len = len(file_items)

9. # print(comb_path, file_items)

10. if file_len > 0:

11. print(file_len)

12. temp_img = cv2.imread(os.path.join(comb_path, file_items[0]))

13. img_height, img_width, _ = temp_img.shape

14.  

15. out = cv2.VideoWriter(output_file_path, fourcc, fps, (img_width, img_height))

16.  

17. for i in range(file_len):

18. pic_name = os.path.join(comb_path, 'result' + str(i) + ".png")

19. print(pic_name)

20. if is_print:

21. print(i + 1, '/', file_len, ' ', pic_name)

22. img = cv2.imread(pic_name)

23. out.write(img)

24. out.release()

25.  
26.  

27. combine_image_to_video('work/mp4_img_analysis/', 'work/mp4_analysis.mp4', 30)

 

使用ffmpeg對視訊進一步的處理，裁剪+重疊。

 

1. # 視訊裁剪

2. ffmpeg -i mp4_analysis_result.mp4 -vf crop=iw:ih/2:0:ih/5 output.mp4

3.  

4. # 視訊重疊

5. ffmpeg -i output.mp4 -i viedeos/Master_Ma.mp4 -filter_complex "[1:v]scale=500:270[v1];[0:v][v1]overlay=1490:10" -s 1920x1080 -c:v libx264 merge.mp4

6.  

7. # 新增音訊

8. ffmpeg -i merge.mp4 -i videos/Master_Ma.mp4 -c:v copy -c:a copy work/mp4_analysis_result2.mp4 -y

9.  

10. # 生成gif圖

11. ffmpeg -ss 00:00:22 -t 3 -i merge.mp4 -r 15 a.gif

 

ffmpeg的安裝及使用就得靠大夥自己百度啦～