年轻人不讲武德，竟用Python让马老师表演闪电五连鞭！

末蓝、 2022-12-25 06:00 202阅读 0赞

# 11月份的头条，是属于马保国的。 #

一位69岁的老同志，惨遭年轻人偷袭，不讲武德。

![format_png][]

看看把老同志欺负的...

要不是马老师讲仁义讲道德，甩手就是一个五连鞭。

![format_png 1][]

哈哈哈，所以本期我们就用Python给马保国老师做一个闪电五连鞭**动态****词云图**。

词云数据来自B站，使用**stylecloud****词云库**绘制。

![format_png 2][]

主要参考百度AI Studio上的一个开源项目，使用**PaddleSeg**对人像进行分割。

**年轻小F**，**不讲武德**。**这样好吗**，**耗子尾汁**。

### **01 弹幕数据获取** ###

没从B站上直接爬取，使用第三方库**bilibili\_api**。

这是一个用Python写的调用Bilibili各种API的库，范围涵盖视频、音频、直播、动态、专栏、用户、番剧等。

地址：*https://passkou.com/bilibili\_api/docs/*

使用video模块下面的两个方法，可以获取11月每天的视频弹幕。

![format_png 3][]

首先需要获取**SESSDATA**和**CSRF(bili\_jct)**的值。

谷歌浏览器可以通过下图查看，域名选择bilibili.com。

![format_png 4][]

以点击量为排序，选取排行第一的视频获取弹幕。没想到马老师老早就火了，耗子尾汁。

![format_png 5][]

点击排名第一的视频，然后在浏览器的访问栏获取BV号，BV1HJ411L7DP。

获取弹幕代码如下。

from bilibili_api import video, Verify
    
    import datetime
    
    
    # 参数
    
    verify = Verify("你的SESSDATA值", "你的bili_jct值")
    
    
    # 获取存在历史弹幕的日期列表
    
    days = video.get_history_danmaku_index(bvid="BV1HJ411L7DP", verify=verify)
    
    print(days)
    
    
    # 获取弹幕信息，并保存
    
    for day in days:
    
        danmus = video.get_danmaku(bvid="BV1HJ411L7DP", verify=verify, date=datetime.date(*map(int, day.split('-'))))
    
        print(danmus)
    
    
        f = open(r'danmu.txt', 'a')
    
        for danmu in danmus:
    
            print(danmu)
    
            f.write(danmu.text + '\n')
    
        f.close()

得到结果。

![format_png 6][]

我大E了啊，没有闪。

使用**jieba**对弹幕数据进行**分词处理**。

import jieba
    
    def get_text_content(text_file_path):
    
        '''
    
        获取填充文本内容
    
        '''
    
        text_content = ''
    
        with open(text_file_path, encoding='utf-8') as file:
    
            text_content = file.read()
    
        # 数据清洗，只保存字符串中的中文，字母，数字
    
        text_content_find = re.findall('[\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9]+', text_content, re.S)
    
        text_content = ' '.join(jieba.cut(str(text_content_find).replace(" ", ""), cut_all=False))
    
        print(text_content)
    
        return text_content
    
    
    
    text_content = get_text_content('danmu.txt')

选取马保国原版素材视频，B站上有高清的。

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

参考网上的资料，运行如下代码即可**下载B站视频**。

from bilibili_api import video, Verify
    
    import requests
    
    import urllib3
    
    
    # 参数
    
    verify = Verify("你的SESSDATA值", "你的bili_jct值")
    
    
    # 获取下载地址
    
    download_url = video.get_download_url(bvid="BV1JV41117hq", verify=verify)
    
    print(download_url["dash"]["video"][0]['baseUrl'])
    
    
    baseurl = 'https://www.bilibili.com/video/BV1JV41117hq'
    
    title = '马保国'
    
    
    
    def get_video():
    
        urllib3.disable_warnings()
    
    
        headers = {
    
            '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',
    
            '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',
    
            'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
    
            'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8'
    
        }
    
        headers.update({'Referer': baseurl})
    
        res = requests.Session()
    
        begin = 0
    
        end = 1024 * 1024 - 1
    
        flag = 0
    
    
        temp = download_url
    
    
        filename = "./" + title + ".flv"
    
        url = temp["dash"]["video"][0]['baseUrl']
    
        while True:
    
            headers.update({'Range': 'bytes=' + str(begin) + '-' + str(end)})
    
            res = requests.get(url=url, headers=headers, verify=False)
    
            if res.status_code != 416:
    
                begin = end + 1
    
                end = end + 1024 * 1024
    
            else:
    
                headers.update({'Range': str(end + 1) + '-'})
    
                res = requests.get(url=url, headers=headers, verify=False)
    
                flag = 1
    
            with open(filename, 'ab') as fp:
    
                fp.write(res.content)
    
                fp.flush()
    
            if flag == 1:
    
                fp.close()
    
                break
    
    
        print('--------------------------------------------')
    
        print('视频下载完成')
    
        filename = "./" + title + ".mp3"
    
        url = temp["dash"]["audio"][0]['baseUrl']
    
        while True:
    
            headers.update({'Range': 'bytes=' + str(begin) + '-' + str(end)})
    
            res = requests.get(url=url, headers=headers, verify=False)
    
            if res.status_code != 416:
    
                begin = end + 1
    
                end = end + 1024 * 1024
    
            else:
    
                headers.update({'Range': str(end + 1) + '-'})
    
                res = requests.get(url=url, headers=headers, verify=False)
    
                flag = 1
    
            with open(filename, 'ab') as fp:
    
                fp.write(res.content)
    
                fp.flush()
    
            if flag == 1:
    
                fp.close()
    
                break
    
    
        print('音频下载完成')

记得添加SESSDATA和CSRF(bili\_jct)的值

### **02 PaddleSeg人像分割** ###

基于百度AI Studio的项目，项目地址：

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

首先下载解压安装PaddleSeg相关依赖包。

# 下载PaddleSeg
    
    git clone https://hub.fastgit.org/PaddlePaddle/PaddleSeg.git
    
    
    cd PaddleSeg/
    
    
    # 安装所需依赖项
    
    pip install -r requirements.txt

通常去「GitHub」上下载东西，速度都比较慢，可以使用加速链接。

这里的**fastgit.org**一加，下载速度就能从几十K飙升到几兆每秒。

# 新建文件夹
    
    mkdir work/videos
    
    mkdir work/texts
    
    mkdir work/mp4_img
    
    mkdir work/mp4_img_mask
    
    mkdir work/mp4_img_analysis

新建一些文件夹，主要用来存放相关文件的。

这里可以将之前爬取到的视频和音频放置在videos中。

先对素材视频进行**抽帧**，就是获取视频每帧的图片。

def transform_video_to_image(video_file_path, img_path):
    
        '''
    
        将视频中每一帧保存成图片
    
        '''
    
        video_capture = cv2.VideoCapture(video_file_path)
    
        fps = video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
    
        count = 0
    
        while (True):
    
            ret, frame = video_capture.read()
    
            if ret:
    
                cv2.imwrite(img_path + '%d.jpg' % count, frame)
    
                count += 1
    
            else:
    
                break
    
        video_capture.release()
    
    
        filename_list = os.listdir(img_path)
    
        with open(os.path.join(img_path, 'img_list.txt'), 'w', encoding='utf-8') as file:
    
            file.writelines('\n'.join(filename_list))
    
    
        print('视频图片保存成功, 共有 %d 张' % count)
    
        return fps
    
    
    
    input_video = 'work/videos/Master_Ma.mp4'
    
    fps = transform_video_to_image(input_video, 'work/mp4_img/')

一共是获取到了564张图片。

![format_png 7][]

然后使用PaddleSeg将所有的视频图片，进行**人像分割**，生成mask图片。

# 生成mask结果图片
    
    python 你的路径/PaddleSeg/pdseg/vis.py \
    
               --cfg 你的路径/work/humanseg.yaml \
    
               --vis_dir 你的路径/work/mp4_img_mask

使用模型进行预测，其中**humanseg.yaml**文件是作者提供的，可以进行图像分割。

**预训练模型deeplabv3p\_xception65\_humanseg**，需下载解压安装放在PaddleSeg/pretrained\_model下。

由于预训练模型较大，就不放网盘上了，直接访问下面这个链接即可下载。

# 下载预训练模型deeplabv3p_xception65_humanseg
    
    https://paddleseg.bj.bcebos.com/models/deeplabv3p_xception65_humanseg.tgz

记得需要将humanseg.yaml文件中的路径信息，修改成你自己的路径。

![format_png 8][]

运行上面那三行命令，最后就会生成564张mask文件。

![format_png 9][]

### **03 词云生成** ###

使用stylecloud词云库生成词云，使用字体方正兰亭刊黑。

def create_wordcloud():
    
        for i in range(564):
    
            file_name = os.path.join("mp4_img_mask/", str(i) + '.png')
    
            # print(file_name)
    
            result = os.path.join("work/mp4_img_analysis/", 'result' + str(i) + '.png')
    
            # print(result)
    
            stylecloud.gen_stylecloud(text=text_content,
    
                                      font_path='方正兰亭刊黑.TTF',
    
                                      output_name=result,
    
                                      background_color="black",
    
                                      mask_img=file_name)

因为stylecloud库无法自定义词云图片，所以小F修改了它的代码。

给gen\_stylecloud添加了mask\_img这个参数，最终作用在gen\_mask\_array这个函数上。

![format_png 10][]

如此就能将mask图片转化成词云图！

![format_png 11][]

将这些词云图片合并成视频。

def combine_image_to_video(comb_path, output_file_path, fps=30, is_print=False):
    
        '''
    
            合并图像到视频
    
        '''
    
        fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
    
    
        file_items = [item for item in os.listdir(comb_path) if item.endswith('.png')]
    
        file_len = len(file_items)
    
        # print(comb_path, file_items)
    
        if file_len > 0:
    
            print(file_len)
    
            temp_img = cv2.imread(os.path.join(comb_path, file_items[0]))
    
            img_height, img_width, _ = temp_img.shape
    
    
            out = cv2.VideoWriter(output_file_path, fourcc, fps, (img_width, img_height))
    
    
            for i in range(file_len):
    
                pic_name = os.path.join(comb_path, 'result' + str(i) + ".png")
    
                print(pic_name)
    
                if is_print:
    
                    print(i + 1, '/', file_len, ' ', pic_name)
    
                img = cv2.imread(pic_name)
    
                out.write(img)
    
            out.release()
    
    
    
    combine_image_to_video('work/mp4_img_analysis/', 'work/mp4_analysis.mp4', 30)

使用ffmpeg对视频进一步的处理，裁剪+重叠。

# 视频裁剪
    
    ffmpeg  -i  mp4_analysis_result.mp4  -vf  crop=iw:ih/2:0:ih/5  output.mp4
    
    
    # 视频重叠
    
    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
    
    
    # 添加音频
    
    ffmpeg -i merge.mp4 -i  videos/Master_Ma.mp4 -c:v copy -c:a copy work/mp4_analysis_result2.mp4 -y
    
    
    # 生成gif图
    
    ffmpeg -ss 00:00:22 -t 3 -i merge.mp4 -r 15 a.gif

ffmpeg的安装及使用就得靠大伙自己百度啦～

视频结果如下。

马保国五连鞭.mp4

到这里了，**不给小F来个赞**吗，**来，炫，来偷吸**，我这...

### **04 总结** ###

好了，到此本期的实践就结束了。感兴趣的小伙伴也可以动手试一试。

这里需要注意，在使用PaddleSeg进行人像分割和生成词云图，这期间**耗费的时间比较多**，慢慢等就好了。

还有就是可以自己修改一下stylecloud库的代码，自定义一下mask\_img**图片的大小**以及**颜色**。

这两项小F是没有修改的，所以生成的图片是512×512尺寸，导致最后视频需要裁剪。

颜色主要是将mask图片变成**白底**的图片，小F这里是黑底的。

可以通过图片**灰度二值化**的方法。

import cv2
    
    
    # 灰度图
    
    img = cv2.imread('work/mp4_img_mask/240.png', 0)
    
    
    # 二值化
    
    ret, thresh = cv2.threshold(img, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
    
    
    # 显示
    
    cv2.imshow("img", thresh)
    
    # 保存图片
    
    cv2.imwrite('0.png', thresh)
    
    cv2.waitKey(0)
    
    cv2.destroyAllWindows()

就能得到白底的png图，**符合stylecloud词云图的要求**。

![format_png 12][]

如此便可以绘制出白底彩色文字的词云图。

[format_png]: /images/20221120/f9e10d8a842e48a7afe6aa650dfcccea.png
[format_png 1]: /images/20221120/085dbac5042042e8b9279773ef8f4875.png
[format_png 2]: /images/20221120/ae18c3f4f3824e61a8b7aacf91069939.png
[format_png 3]: /images/20221120/6f0936cc46aa438196196cebb4bae11e.png
[format_png 4]: /images/20221120/a924cf9304c94e82b70872db66e6d254.png
[format_png 5]: /images/20221120/32ca3f28cd264927bf9d60dbe7935e97.png
[format_png 6]: /images/20221120/976768e5129f4edb98d8ca355a219b43.png
[format_png 7]: /images/20221120/1caffb6787ed43ce8c989cca8eb0157a.png
[format_png 8]: /images/20221120/2f636f6f3d5c486ba28148852067430b.png
[format_png 9]: /images/20221120/90eccd58a1764e1db39ca3f674fdd42a.png
[format_png 10]: /images/20221120/871d269e2fdc448dbaf39f099438f05b.png
[format_png 11]: /images/20221120/422766af09144183ab836ad762f5cfb8.png
[format_png 12]: /images/20221120/d56f09403bf64ff19f1e7d8ed704cbdd.png