上次写了个华强买瓜字符视频的帖子，下面有人问如何保存，所以这次就写一个能将字符画视频保存下来的帖子，然而时不待我，华强纪元已经结束，现在是穿山甲的时代了。
首先读取视频，并转为字符。视频是从B站下载的，地址《激战江南》穿山甲名场面。
由于B站直接下载的视频为flv格式，而imageio并不支持，尽管可以用opencv来读取，但相比之下，用ffmepg转个码也不复杂，这样可以最大限度地利用华强买瓜的代码。
另外，视频素材过长不适合代码演示，所以从第2:10进行截取15s。
在命令行中输入
>pip install ffmpeg >ffmpeg -i soup.flv -ss 00:02:10 -t 15 seg.mp4 -y
很快就得到了seg.mp4，接下来就是读取视频并转为字符，有关这部分代码的解析，可出门左转华强买瓜。
import imageio
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
video = imageio.get_reader('seg.mp4')
imgs = [np.mean(im,2) for im in video]
plt.imshow(imgs[30])
plt.show()
这个视频对于字符画而言太大了，所以转字符画之前需对其压缩。这里采取最简单的方法——即对相邻的像素取平均值。
#将图像宽度缩小至width
from itertools import product #用于循环嵌套
def resizeImg(img,w,h=None):
m,n = img.shape
if n<w:
return img
if not h:
h = int(m*w/n)
im = np.zeros([h,w])
rw,rh = n/w,m/h #缩放比例
dw,dh = int(rw),int(rh) #取均值的步长
for i,j in product(range(h),range(w)):
I,J = int(i*rh),int(j*rw)
im[i,j] = np.mean(img[I:I+dh,J:J+dw])
return im
# 测试一下
im = resizeImg(imgs[30],160)
plt.imshow(im)
plt.show()
接下来生成字符画，在此使用matplotlib中的text来进行绘制，出于观感考虑，取消了坐标轴。考虑到字符画需要宽度一致，故启用本地字体。
关于绘图字体，可参考python画图时调用本地字体
pixels = "B8&WMZO0QJX@%&jfoavunxr#t/\|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,\"^`'. ^`'. " #用于映射的字符
def im2txt(img):
im = np.floor(img/255*len(pixels)).astype(int)
txts = ""
for line in im:
txts += "".join([pixels[i] for i in line])
txts += '\r\n' #像素换行时文本也要换行
return txts
#测试
txt = im2txt(im)
plt.figure(figsize=(8,4.5))
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SIMSUN' #SIMSUN为宋体
plt.axis([0,10,0,10])
_ = plt.text(5, 5, txt, fontsize=6, linespacing=0.6,ha='center', va='center',wrap=True)
plt.gca().set_axis_off()
plt.show()
结果如下
接下来就是动起来，对于老粉来说这个显然很简单，属于PythonArt这个系列的传统艺能了。。。
from matplotlib import animation
fig = plt.figure(figsize=(8,4.5))
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SIMSUN'
ax = fig.add_subplot(xlim=(0,10),ylim=(0,10))
ax.set_axis_off()
text = ax.text(5, 5, txt, fontsize=6, linespacing=0.6, ha='center', va='center',wrap=True)
def animate(im):
text.set_text(im2txt(im))
return [text]
imgs = [resizeImg(im,160) for im in imgs]
ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, imgs[:200], interval=10, blit=True)
plt.show()
最终得到
