前言

模式识别视觉基础（视频处理知识） OpenCV应用
python 3.6+
安装组件
pip install matplotlib numpy opencv-python pillow

要求：
从网上下载或自己手机录制一段视频(>30秒)，第0-5秒显示一句话的字幕，第6-15秒显示另一句话的字幕。
第20秒开始从屏幕中心出现一个光点，发出眩光，逐渐扩大覆盖的整个屏幕（类似太阳)，最后光点缩小复原，整个过程10秒。

一、代码实现

import cv2
import math
import numpy as nporg_video = "Screen-univers.mp4"
sub_video = "Screenrecorder_U.mp4"# Define the codec and create VideoWriter object
cap = cv2.VideoCapture(org_video)  # 读取视频
fps_video = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)# 获取视频帧率
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v")# 设置写入视频的编码格式
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))# 获取视频宽度
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))# 获取视频高度
videoWriter = cv2.VideoWriter(sub_video, fourcc, fps_video, (width, height))#保存视频text1='The scenery is infinitely good'
text2='And things need to be done early !'def show_text(img,text,word_x):word_y = int(height) - 80position=(word_x, word_y)font=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEXfont_size= 3color=(0, 0, 255)A = 3return cv2.putText(img, text, position, font, font_size, color, A)def show_glare(img,time,count):# 设置中心点centerX = height / 2centerY = width / 2radius = int(((height/2)/time)*count)# 设置光照强度strength = 200# 图像光照特效for i in range(height):for j in range(width):# 计算当前点到光照中心距离(平面坐标系中两点之间的距离)distance = math.pow((centerY - j), 2) + math.pow((centerX - i), 2)# 获取原始图像B = img[i, j][0]G = img[i, j][1]R = img[i, j][2]if (distance < radius * radius):# 按照距离大小计算增强的光照值result = (int)(strength * (1.0 - math.sqrt(distance) / radius))B = img[i, j][0] + resultG = img[i, j][1] + resultR = img[i, j][2] + result# 判断边界 防止越界B = min(255, max(0, B))G = min(255, max(0, G))R = min(255, max(0, R))img[i, j] = np.uint8((B, G, R))else:img[i, j] = np.uint8((B, G, R))glare_time = int(fps_video*5)-1
glare_count = 0
frame_id = 0
while (cap.isOpened()):ret, frame = cap.read()if ret == True:frame_id +=1time_s = int(frame_id / fps_video)if (0 < time_s <= 5):show_text(frame,text1,500)elif (6 < time_s <= 15):show_text(frame,text2,350)elif (20 < time_s <= 25):glare_count += 1show_glare(frame,glare_time,glare_count)elif (25 < time_s <= 30):glare_count -= 1show_glare(frame,glare_time,glare_count)videoWriter.write(frame)else:break# Release everything if job is finished
cap.release()
videoWriter.release()
cv2.destroyAllWindows()

二、结果展示

参考链接：

https://blog.csdn.net/weixin_45861496/article/details/124224815?spm=1001.2014.3001.5502

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