文 | ssw

来源：Python 技术

上回我们活捉一只叫“轩逸”的动力蜘蛛，因为它动力拉垮，实在太慢了

这次让它变身给大家跳个舞，看下边的舞蹈，最拉跨的“动力”，这两个字给力吧！

词云来自轩逸车友圈的真实数据，爬取过程可以参考用python来吐槽，真是太会玩啦

gif不够清晰流畅，所以我们来看看更清晰的视频吧：

前言

利用you-get下载一个B站上跳舞的小姐姐视频，利用懂车帝爬取的“轩逸最不满意”来制作一个漂亮小姐姐词云跳舞视频，一起来看看吧。

1.下载视频

安装 you-get 库

pip install you-get -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

利用 you-get 下载 B 站视频到本地

you-get https://www.bilibili.com/video/BV1rD4y1Q7jc?from=search&seid=10634574434789745619

2.词云文本

脚本要用到的2个文件：

轩逸最不满意.txt
stopwords.txt

已上传 http://ssw.fit/file/

3.从视频中提取图片

import cv2

# ============================ 视频处理 分割成一帧帧图片 =======================================
cap = cv2.VideoCapture(r"不要心动??我要开始表白了【欣小萌】 (P1. 横屏版).mp4")
num = 1
while True:
    # 逐帧读取视频  按顺序保存到本地文件夹
    ret, frame = cap.read()
    if ret:
        if 88 <= num < 888:
            cv2.imwrite(f"./pictures/img_{num}.jpg", frame)   # 保存一帧帧的图片
            print(f'========== 已成功保存第{num}张图片 ==========')
        num += 1
    else:
        break
cap.release()   # 释放资源

结果如下：

4.利用百度AI进行人像分割

准备工作

百度智能云网址

https://console.bce.baidu.com/

Python SDK参考文档

安装人体分析 Python SDK

pip install baidu-aip

1.领取免费资源

登录进去后，搜索“人体分析”

进入“人体分析”的页面后，领取免费资源

没领取的话，后面脚本的“人像分割”部分会报错，因为使用百度api需要用到这些资源。默认1万次，我已经用了1000多次

2.创建应用

创建一个人像分割的应用，记住你的AppID、API Key、Secret Key，后面会用到。

查看人像分割的 Python SDK 文档，熟悉它的基本使用。

# -*- coding: UTF-8 -*-

import cv2
import base64
import numpy as np
import os
from aip import AipBodyAnalysis
import time
import random

# 利用百度AI的人像分割服务 转化为二值图  有小姐姐身影的蒙版
# 百度云中已创建应用的  APP_ID API_KEY SECRET_KEY
APP_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(88, 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)
    print(111,seg_res)
    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 ========')
    time.sleep(random.randint(1,2))

结果如下：

5.小姐姐跳舞词云生成

# -*- coding: UTF-8 -*-
from wordcloud import WordCloud
import collections
import jieba
import re
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


# 读取数据
with open('轩逸最不满意.txt',encoding='utf8') as f:
    data = f.read()

# 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('stopwords.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/'

for num in range(88, 888):
    img = f'./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black
        mask=mask_,      # 自定义蒙版
        mode='RGBA',
        max_words=500,
        font_path='C:/Windows/Fonts/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
    plt.close()
    print(f'======== 第{num}张词云图生成 ========')

结果如下：

6.合成跳舞视频# -*- coding: UTF-8 -*-
import cv2
import os

# 输出视频的保存路径
video_dir = '轩逸最不满意.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, 801):
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