利用Python实现词云舞蹈视频

本文将以you-get下载视频，同时利用python爬取B站视频弹幕，并利用opencv对视频进行分割，百度AI进行人像分割，moviepy生成词云跳舞视频，并添加音频，绘制词云舞蹈视频。

python绘制词云图视频

文章目录

利用Python实现词云舞蹈视频
1. 环境配置
2. 视频处理
- 2.1 下载视频
- 2.2 视频分割
- - 2.2.1代码展示
  - 2.2.2 结果展示
- 2.3 人像分割
- - 2.3.1创建应用
  - 2.3.2 Python SDK参考文档
  - 2.3.3 代码展示
  - 2.3.4 结果展示
3. 弹幕爬取
- 3.1 网页分析
- 3.2 观察历史弹幕
- 3.3爬取弹幕
- - 3.3.1构造时间序列
  - 3.3.2 爬取数据
  - 3.3.3结果展示
4.生成词云图
- 4.1 评论内容机械压缩去重
- 4.2 添加停用词和自定义词组
- 4.3生成词云图
5. 合成视频
- 5.1图片合成
- 5.2 音频添加
6. 结果展示

作者：北山啦

1. 环境配置

编辑器：Pycharm
版本：Python3.8

我们需要下载很多的模块，所以我们可以使用os.system()方法来自动安装所需模块，当然也有可能下载失败，特别是opencv-python，多安装几次就好啦.原文链接

import os
import time
libs = {"lxml","requests","pandas","numpy","you-get","opencv-python","pandas","fake_useragent","matplotlib","moviepy","lxml","wordcloud","jieba"}
try:for lib in libs:os.system(f"pip3 install -i https://pypi.doubanio.com/simple/{lib}")print(lib+"下载成功")
except:print("下载失败")

2. 视频处理

2.1 下载视频

从B站视频下载舞蹈视频：you-get下载视频

使用you-get方法获取B站视频

   you-get   -i   链接you-get -o  保存路径   链接

2.2 视频分割

使用opencv，将视频的分隔为图片，本文截取 800 张图片来做词云。

opencv中通过VideoCaptrue类对视频进行读取操作以及调用摄像头

2.2.1代码展示

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author : 北山啦
# @Time : 2021/1/29 14:08
# @File : 视频分割.py
# @Software : PyCharm
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(r"无价之姐~让我乘风破浪~~~.flv")
num = 1
while 1:# 逐帧读取视频  按顺序保存到本地文件夹ret,frame = cap.read()if ret:cv2.imwrite(f".\pictures\img_{num}.jpg",frame)   else:break
cap.release()   # 释放资源

2.2.2 结果展示

2.3 人像分割

2.3.1创建应用

利用百度AI，创建一个人像分割的应用

2.3.2 Python SDK参考文档

利用参考文档，来进行人像分割

2.3.3 代码展示

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author : 北山啦
# @Time : 2021/1/29 14:38
# @File : 人像分割.py
# @Software : PyCharm
"""原文链接："""
import cv2
import base64
import numpy as np
import os
from aip import AipBodyAnalysis
import time
import randomAPP_ID = '******'
API_KEY = '*******************'
SECRET_KEY = '********************'client = AipBodyAnalysis(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
# 保存图像分割后的路径
path = './mask_img/'# os.listdir  列出保存到图片名称
img_files = os.listdir('./pictures')
print(img_files)
for num in range(1, len(img_files) + 1):# 按顺序构造出图片路径img = f'./pictures/img_{num}.jpg'img1 = cv2.imread(img)height, width, _ = img1.shape# print(height, width)# 二进制方式读取图片with open(img, 'rb') as fp:img_info = fp.read()# 设置只返回前景   也就是分割出来的人像seg_res = client.bodySeg(img_info)labelmap = base64.b64decode(seg_res['labelmap'])nparr = np.frombuffer(labelmap, np.uint8)labelimg = cv2.imdecode(nparr, 1)labelimg = cv2.resize(labelimg, (width, height), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)new_img = np.where(labelimg == 1, 255, labelimg)mask_name = path + 'mask_{}.png'.format(num)# 保存分割出来的人像cv2.imwrite(mask_name, new_img)print(f'======== 第{num}张图像分割完成 ========')

2.3.4 结果展示

3. 弹幕爬取

由于技术原因，我们改为此视频来获取弹幕，视频链接，哈哈哈哈哈。

3.1 网页分析

通过F12，找到pagelist，通过原始url，找到cid

3.2 观察历史弹幕

清楚元素，展开弹幕列表
日期列表，只有2021年的，点击其他日期，出来了history请求，点击查看

3.3爬取弹幕

3.3.1构造时间序列

该视频发布于2020-08-09，本文爬取该视频2020-08-08到2020-09-08日的历史弹幕数据，构造出时间序列：

import pandas as pd
a = pd.date_range("2020-08-08","2020-09-08")
print(a)
DatetimeIndex(['2020-08-08', '2020-08-09', '2020-08-10', '2020-08-11','2020-08-12', '2020-08-13', '2020-08-14', '2020-08-15','2020-08-50', '2020-08-17', '2020-08-18', '2020-08-19','2020-08-20', '2020-08-21', '2020-08-22', '2020-08-23','2020-08-24', '2020-08-25', '2020-08-26', '2020-08-27','2020-08-28', '2020-08-29', '2020-08-30', '2020-08-31','2020-09-01', '2020-09-02', '2020-09-03', '2020-09-04','2020-09-05', '2020-09-06', '2020-09-07', '2020-09-08'],dtype='datetime64[ns]', freq='D')

3.3.2 爬取数据

添加cookie，修改oid即可

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author : 北山啦
# @Time : 2021/1/29 19:33
# @File : 弹幕爬取.py
# @Software : PyCharmimport requests
import pandas as pd
import re
import csv
from fake_useragent import UserAgent
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import datetimeua = UserAgent()
start_time = datetime.datetime.now()def  Grab_barrage(date):headers = {"origin": "https://www.bilibili.com","referer": "https://www.bilibili.com/video/BV1jZ4y1K78N?from=search&seid=1084505810439035065","cookie": "","user-agent": ua.random(),}params = {'type': 1,'oid' : "222413092",'date': date}r= requests.get(url, params=params, headers=headers)r.encoding = 'utf-8'comment = re.findall('<d p=".*?">(.*?)</d>', r.text)for i in comment:df.append(i)a = pd.DataFrame(df)a.to_excel("danmu.xlsx")
def main():with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:executor.map(Grab_barrage, date_list)"""计算所需时间"""delta = (datetime.datetime.now() - start_time).total_seconds()print(f'用时：{delta}s')
if __name__ == '__main__':# 目标urlurl = "https://api.bilibili.com/x/v2/dm/history"start,end = '20200808','20200908'date_list = [x for x in pd.date_range(start, end).strftime('%Y-%m-%d')]count = 0main()

3.3.3结果展示

4.生成词云图

4.1 评论内容机械压缩去重

对于一条评论来说，有些人可能手误，或者凑字数，会出现将某个字或者词语，重复说多次，因此在进行分词之前，需要做“机械压缩去重”操作。

def func(s):for i in range(1,int(len(s)/2)+1):for j in range(len(s)):if s[j:j+i] == s[j+i:j+2*i]:k = j + iwhile s[k:k+i] == s[k+i:k+2*i] and k<len(s):   k = k + is = s[:j] + s[k:]    return s
data["短评"] = data["短评"].apply(func)

4.2 添加停用词和自定义词组

import pandas as pd
from wordcloud import WordCloud
import jieba
from tkinter import _flatten
import matplotlib.pyplot as pltjieba.load_userdict("./词云图//add.txt")
with open('./词云图//stoplist.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:stopWords = f.read()

4.3生成词云图

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author : 北山啦
# @Time : 2021/1/29 19:10
# @File : 跳舞词云图生成.py
# @Software : PyCharmfrom wordcloud import WordCloud
import collections
import jieba
import re
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
with open('barrages.txt') as f:data = f.read()
jieba.load_userdict("./词云图//add.txt")# 读取数据
with open('barrages.txt') as f:data = f.read()
jieba.load_userdict("./词云图//add.txt")
# 文本预处理  去除一些无用的字符   只提取出中文出来
new_data = re.findall('[\u4e00-\u9fa5]+', data, re.S)
new_data = "/".join(new_data)# 文本分词
seg_list_exact = jieba.cut(new_data, cut_all=True)result_list = []
with open('./词云图/stoplist.txt', encoding='utf-8') as f:con = f.read().split('\n')stop_words = set()for i in con:stop_words.add(i)for word in seg_list_exact:# 设置停用词并去除单个词if word not in stop_words and len(word) > 1:result_list.append(word)# 筛选后统计词频
word_counts = collections.Counter(result_list)
path = './wordcloud/'img_files = os.listdir('./mask_img')
print(img_files)
for num in range(1, len(img_files) + 1):img = fr'.\mask_img\mask_{num}.png'# 获取蒙版图片mask_ = 255 - np.array(Image.open(img))# 绘制词云plt.figure(figsize=(8, 5), dpi=200)my_cloud = WordCloud(background_color='black',  # 设置背景颜色  默认是blackmask=mask_,      # 自定义蒙版mode='RGBA',max_words=500,font_path='simhei.ttf',   # 设置字体  显示中文).generate_from_frequencies(word_counts)# 显示生成的词云图片plt.imshow(my_cloud)# 显示设置词云图中无坐标轴plt.axis('off')word_cloud_name = path + 'wordcloud_{}.png'.format(num)my_cloud.to_file(word_cloud_name)    # 保存词云图片print(f'======== 第{num}张词云图生成 ========')

5. 合成视频

如官方文档所介绍的，moviepy是一个用于视频编辑Python库，可以切割、拼接、标题插入，视频合成（即非线性编辑），进行视频处理和自定义效果的设计。总的来说，可以很方便自由地处理视频、图片等文件。

5.1图片合成

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author : 北山啦
# @Time : 2021/1/29 19:10
# @File : 跳舞词云图生成.py
# @Software : PyCharmimport cv2
import os# 输出视频的保存路径
video_dir = 'result.mp4'
# 帧率
fps = 30
# 图片尺寸
img_size = (1920, 1080)fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'P', '4', 'V')  # opencv3.0 mp4会有警告但可以播放
videoWriter = cv2.VideoWriter(video_dir, fourcc, fps, img_size)
img_files = os.listdir('.//wordcloud')for i in range(88, 888):img_path = './/wordcloud//wordcloud_{}.png'.format(i)frame = cv2.imread(img_path)frame = cv2.resize(frame, img_size)   # 生成视频   图片尺寸和设定尺寸相同videoWriter.write(frame)      # 写进视频里print(f'======== 按照视频顺序第{i}张图片合进视频 ========')videoWriter.release()   # 释放资源

结果展示：

5.2 音频添加

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author : 北山啦
# @Time : 2021/1/29 19:10
# @File : 跳舞词云图生成.py
# @Software : PyCharmimport moviepy.editor as mpy# 读取词云视频
my_clip = mpy.VideoFileClip('result.mp4')
# 截取背景音乐
audio_background = mpy.AudioFileClip('song.mp3').subclip(0,25)
audio_background.write_audiofile('song1.mp3')
# 视频中插入音频
final_clip = my_clip.set_audio(audio_background)
# 保存为最终的视频   动听的音乐！漂亮小姐姐词云跳舞视频！
final_clip.write_videofile('final_video.mp4')

参考博文：

利用Python做一个漂亮小姐姐词云跳舞视频

6. 结果展示

python绘制词云图视频加长

到这里就结束了，如果对你有帮助，欢迎点赞关注，你的点赞对我很重要。作者：北山啦