年轻人不讲武德，竟用Python让马老师表演闪电五连鞭！

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。

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。

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。

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。

年轻人，不讲武德。这样好吗，耗子尾汁。

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/ 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。

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。

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。

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。

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。

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。

运行上面那三行命令，最后就会生成564张mask文件。

/ 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，所以我修改了它的代码。

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。

如此就能将mask图片转化成词云图！

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～

注意：如果你是打算找python高薪工作的话。我建议你多写点真实的企业项目积累经验。不然工作都找不到，当然很多人没进过企业，怎么会存在项目经验呢？所以你得多找找企业项目实战多练习下撒。如果你很懒不想找，也可以进我的Python交流圈：1156465813。群文件里面有我之前在做开发写过的一些真实企业项目案例。你可以拿去学习，不懂都可以在裙里找我，有空会耐心给你解答下。

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