python批量生成视频_百万点赞怎么来?Python批量制作抖音的卡点视频原来这么简单!...
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目 标 场 景
玩抖音的朋友都应该知道,最近「卡点视频」简直不要太火。抖音上很多大神也出了剪辑各种卡点视频的教程。
实际上,利用很多手机 APP 或者 PR、FCPX 软件也可以制作卡点视频,但是剪辑效率都太慢。如果想实现一篮子剪辑素材,通过运行一段代码,得到一个卡点视频,这种感觉不要太爽。
本篇文章的目的是利用 Python 从一篮子素材中快速地剪辑卡点小视频这一操作。
2
准 备 工 作
首先,对视频的剪辑需要用到「opencv」库,通过 pip3 安装到虚拟环境中。
# opencv 用于剪辑视频
pip3 install opencv-python
然而,通过 opencv 剪辑的视频只有画面,没有背景音乐。
我们需要借助「ffmpeg」,将抖音下载好的某个卡点视频利用 ffmpeg 命令分离出音频文件,然后合并到上面剪辑的视频当中。Python学习q-u-n七八四,七五八,二一四教程视频,工具,各类实战操作分享
# 分离BGM、合并视频和BGM
pip3 install ffmpeg
3
编 写 脚 本
我们以抖音上的某个卡点音乐为例,这段背景音乐的节奏需要一个 2s 的视频,然后其他都是静态图片,每个图片显示 0.5s。
下面通过 5 个步骤完成卡点视频的剪辑,分别是:剪辑开始视频、合并静态图片视频、合并上面两段视频、给视频加入水印、加入背景音乐。
第一步,我们需要从视频素材文件中剪辑一段 2s 的片段。
通过 cv2 库为视频文件构建一个「VideoCapture」对象,然后获取到视频的帧率和视频的分辨率。
# 视频源
videoCapture = cv2.VideoCapture(soure_filename)
# 获取视频的帧率
fps = videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
# 获取视频的分辨率
img_size = (int(videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),
int(videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
然后,利用上面的帧率、分辨率构建一个写入对象,即:「VideoWriter」。
# 构建一个视频写入对象
video_writer = cv2.VideoWriter(output_filename, cv2.VideoWriter_fourcc('X', 'V', 'I', 'D'), fps, img_size)
最后,通过传入要开始剪辑的起始点和要剪的长度,然后循环读取视频帧,如果满足条件,就写入到目标视频文件中。
写入视频帧完成之后,需要手动释放对象资源。
# 开始帧和结束帧
start_frame = fps * start_time
end_frame = start_frame + peroid * fps
# 循环读取视频帧,只写入开始帧和结束帧之间的帧数据
while True:
success, frame = videoCapture.read()
if success:
i += 1
if start_frame <= i <= end_frame:
# 将截取到的画面写入“新视频”
video_writer.write(frame)
else:
break
# 释放资源
videoCapture.release()
第二步,需要把所有的静态文件都合成一段视频。
ps:为了保证每一张****静态图片都显示 0.5s,并且静态图片生成的视频与第一段视频使用同一帧率,因此我们应该针对每一张图片写入多次,即多帧数据。****每张图片写入的总次数为上段视频的帧率的 1/2。
和剪辑视频类似,静态图片合成视频也需要先构建一个写入对象 VideoWriter,然后通过向上取整获取要写入的总帧数。
# 视频格式:MP4
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('m', 'p', '4', 'v')
# 构建写入对象
video = cv2.VideoWriter(output_video_path, fourcc, fps, img_size)
# 每一张图片要写入的帧数目
total_count = math.ceil(fps / 2)
另外需要注意的是,为了保证图片合成的视频能与第一段视频顺利剪辑在一起,这里需要对图片的分辨率进行缩放,没有像素的位置填充为黑色。
def resize_image(target_image_path, target_size):
"""
调整图片大小,缺失的部分用黑色填充
:param target_image_path: 图片路径
:param target_size: 分辨率大小
:return:
"""
image = Image.open(target_image_path)
iw, ih = image.size # 原始图像的尺寸
w, h = target_size # 目标图像的尺寸
scale = min(w / iw, h / ih) # 转换的最小比例
# 保证长或宽,至少一个符合目标图像的尺寸
nw = int(iw * scale)
nh = int(ih * scale)
image = image.resize((nw, nh), Image.BICUBIC) # 缩小图像
# image.show()
new_image = Image.new('RGB', target_size, (0, 0, 0, 0)) # 生成黑色图像
# 将图像填充为中间图像,两侧为灰色的样式
new_image.paste(image, ((w - nw) // 2, (h - nh) // 2))
# 覆盖原图片
new_image.save(target_image_path)
图片分辨率处理完成之后,最后就可以读取指定文件夹下的图片,按照上面获取的次数把静态图片写入到视频文件中。
# 使用opencv读取图像
frame = cv2.imread(image_path)
# 直接缩放到指定大小
frame_suitable = cv2.resize(frame, (img_size[0], img_size[1]), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
# 把图片写进视频
# 重复写入多少次
count = 0
while count < total_count:
video.write(frame_suitable)
count += 1
以上两步已经完成了两段单独视频的剪辑,第三步是「合成」上面的两段视频。
由于两段视频的帧率、分辨率都一致,这里不需要做其他多余的处理,只需要遍历两段视频文件,循环读取每一帧,然后写入到新的视频文件中。
第四步,需要对视频添加「水印」操作。
添加水印也很方便,利用 cv2 中的函数 putText,指定水印的起始坐标、字体样式、字体大小和颜色,然后循环每一帧,写入到视频就可以实现。
ret, frame = cap.read()
while ret:
# 文字在图中的坐标(注意:这里的坐标原点是图片左上角)
x, y = img_size[0] - 200, img_size[1] - 50
# 写入水印文字,文字颜色为白色
cv2.putText(img=frame, text=mask_word,
org=(x, y), fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL,
fontScale=1, color=(255, 255, 255))
video_writer.write(frame)
ret, frame = cap.read()
# 删除源文件,并重命名临时文件
os.remove(video_path)
os.rename(video_temp_path, video_path)
print('水印添加完成~')
video_writer.release()
cap.release()
最后一步就是合成视频和背景音乐,重新生成一段视频文件。
利用视频的帧率与总帧数得到视频的总时长,然后利用 ffmpeg 命令对背景音乐做一次裁剪操作,使得视频的长度与背景音乐的时间长度一致。
#获取视频的长度
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
#帧率
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
#总帧数
frame_count = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)
#视频总时长-秒,这里做取整操作 【浮点类型】
time_count = math.floor(frame_count / fps)
print('帧率:%f,总帧数:%d' % (fps, frame_count))
print(time_count)
# 3.截取音频
# 为了简单,这里一般不会超过一分钟
bgm_temp_path = get_temp_path(bgm_path, 'temp_new')
os.system('ffmpeg -i %s -ss 00:00:00 -t 00:00:%d -acodec copy %s' % (bgm_path, time_count, bgm_temp_path))
接着使用 ffmpeg 命令,合并视频文件和音频文件,就可以生成一个我们需要的卡点视频。Python学习q-u-n七八四,七五八,二一四教程视频,工具,各类实战操作分享
#视频、音频合二为一
# 临时文件
video_temp_path = get_temp_path(video_path, 'temp')
os.system('ffmpeg -i %s -i %s -vcodec copy -acodec copy %s' % (video_path, bgm_path, video_temp_path))
# 删除源文件,重命令临时文件
os.remove(video_path)
os.rename(video_temp_path, video_path)
4
结 果 结 论
运行程序后,视频、图片、背景音乐会自动进行剪辑、合成,最后加上水印,在本地生成一个卡点视频。
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