Python opencv：实现与自己同框对话的视频特效

做视频特效时常用一种画面拼接的手法，可以实现在一个场景中同一个人与自己同框做出不同动作的效果。

我们知道，从视频到图像，从图像到像素，这一层层深入下来，我们只要能操纵每一个像素点的值，就可以实现任意想要的移花接木效果。

下面，来尝试使用Python+opencv实现自己与自己同框的视频特效。

一、素材准备

要求同一个主体（人或动物、物体均可）在同一场景的不同位置拍摄两段视频。为了方便后切裁切，最好在镜头左端面向右端拍摄一段，然后在镜头右端面向左端拍另外一段。

二、特效处理思路

分别读取两个视频中的图像帧；
两帧图像分别进行裁切，分别保留每段视频的主体，切记在拼接的位置（左视频从右端拼接，右视频从左端拼接）对主体本身做了切割，这样效果出来很差；
将裁切好的两帧图像进行拼接，并调整了图像亮度，调整方法为：先将图像从BGR模式转为HSV模式，调节V（明度）值后，再转回BGR；
在指定帧上添加文字。

三、代码

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Sep 11 11:24:11 2018@author: Leon内容：
图像的处理与拼接"""
import numpy as np
import cv2
from PIL import Image,ImageDraw,ImageFontfourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter('output.MP4',fourcc, 20.0, (640,480))cv2.namedWindow("test")
# 获取视频素材：这里读取的是你提前准备好的两段视频
video = cv2.VideoCapture('org.MP4',0)
video2 = cv2.VideoCapture('org2.MP4',0)def CH_WordDraw(img,text,size,x,y,r,g,b):# 添加中文函数：在原图上添加中文img_rbg = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)img_PIL = Image.fromarray(img_rbg)draw = ImageDraw.Draw(img_PIL)font = ImageFont.truetype('simhei.ttf',size,encoding='utf-8')draw.text((x,y),text,(r,g,b),font=font)return cv2.cvtColor(np.array(img_PIL),cv2.COLOR_RGB2BGR)kk=0
while video.isOpened()&video2.isOpened():_,frame = video.read()_2,frame2 = video2.read()kk=kk+1if not (_2&_):breakframe = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV)frame2 = cv2.cvtColor(frame2,cv2.COLOR_BGR2HSV)frame[:,:,2] = frame[:,:,2]-3frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_HSV2BGR)frame2 = cv2.cvtColor(frame2,cv2.COLOR_HSV2BGR)img_video = frame[:,0:int(frame.shape[1]/2),:]img_video2 = frame2[:,int(frame2.shape[1]/2):,:]if kk>50:img_video = CH_WordDraw(img_video,'你是不是傻？',40,70,50,222,0,0)if kk >90:img_video2 = CH_WordDraw(img_video2,'······',40,50,100,222,0,0)img_out = np.hstack((img_video,img_video2))
cv2.adaptiveThreshold(frame,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY,11,0)cv2.imshow("test",img_out)if cv2.waitKey(5)&0xFF==ord('q'):break# 保存视频out.write(img_out)#释放相关资源
video.release()
video2.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

效果如下（手动打了码[捂脸]，如何给视频上的人脸打码，可查看我的另一篇博文：Python opencv：人眼/人脸识别并实时打码处理）：

PS：关于如何使两个视频拼接边缘平滑过渡，我尚未进行深入研究，如果有懂这方面的朋友，也麻烦在评论区留言，不胜感激！

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