1. 前言
在计算机视觉和图像处理的领域中，视频字符化是一项流行的技术，其将视频转化为由字符、数字、符号等构成的图像序列。这种技术既可以用于美化视频，也可以用于隐藏敏感信息。在本文中，我们将使用 Python 编写只有 20 行的代码来实现视频字符化功能。
2. 原理
视频字符化的原理很简单：将每一帧图像转化为字符画。我们可以通过将灰度值高的像素映射为 ASCII 字符来实现这一目的。
2.1 字符画生成
生成字符画有多种方法，本文将使用最简单的方法：使用 pillow 库中的 Image 和 ImageDraw 模块生成一个字符画。
from PIL import Image, ImageDraw
def char_draw(img, w, h, font, ch):
draw = ImageDraw.Draw(img)
text_size = draw.textsize(ch, font)
draw.text((w, h), ch, font=font, fill=(255, 255, 255, 255))
return text_size[0]
2.2 灰度值计算
在这里，我们将使用灰度值来确定每个像素将被映射到哪个 ASCII 字符。亮度越高的像素将被映射到更暗的 ASCII 字符，反之亦然。我们使用以下公式来计算像素的灰度值：
gray = 0.2989 * r + 0.5870 * g + 0.1140 * b此处的变量 r，g 和 b 分别代表红色、绿色和蓝色的值。这个公式来自于视频编码标准。下面是 Python 代码实现：
def get_char(gray, chars):
return chars[int((len(chars) - 1) * gray / 255)]
def get_gray(r, g, b):
return int(0.2989 * r + 0.5870 * g + 0.1140 * b)
3. 代码实现
我们将使用 OpenCV 库来处理视频帧。我们需要以相同的方式处理每一帧，并将它们转换为 ASCII 字符。以下是我们的代码：
import cv2
import time
chars = [' ', '`', '.', '^', ',', ':', ';', 'I', 'L', '!', 'i', '~', '+', '_', '-', '?', ']', '[', '}', '{', '1', ')', '(', '|', '\\', '/', 'T', '7', 'J', 'C', 'V', 'X', 'Y', 'Z', '0', 'O', 'Q', 'L', 'C', 'J', 'U', 'Y', 'X', 'z', 'm', 'w', 'q', 'p', 'd', 'b', 'k', 'h', 'a', 'o', '*', '#', 'M', 'W', '&', '8', '%', 'B', '@', '$']
font = ImageFont.load_default()
video = cv2.VideoCapture("test.mp4")
frame_count = 0
while True:
ret, frame = video.read()
if not ret:
break
frame_count += 1
if frame_count % 2 == 0:
continue
frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = Image.new('RGBA', (frame.shape[1], frame.shape[0]), (0, 0, 0, 255))
offx, offy = 0, 0
for h in range(0, frame.shape[0], font_size[1]):
for w in range(0, frame.shape[1], font_size[0]):
r, g, b = tuple(frame[h][w])
gray = get_gray(r, g, b)
ch = get_char(gray, chars)
offx += char_draw(img, offx, offy, font, ch)
offx = 0
offy += font_size[1]
text = img.convert('L').resize((int(img.size[0] * scale), int(img.size[1] * scale)))
text = cv2.resize(np.array(text), (frame.shape[1], frame.shape[0]))
cv2.imshow("result", np.hstack([frame, cv2.cvtColor(text, cv2.COLOR_GRAY2BGR)]))
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
video.release()
cv2.destroyAllWindows()
4. 结果分析
在运行程序之前，我们需要下载一个测试视频。为了简单起见，我们可以在 Pexels 上找到一个免费的视频。我们将视频名称设置为 test.mp4 并将其放在与 Python 脚本相同的目录下。
代码中的一个关键参数是 temperature，它将调整字符画的明暗度。较低的温度将产生更暗的字符画，而较高的温度将产生更明亮的字符画。
scale = 0.15
temperature = 0.6
在运行脚本之后，它将打开视频并开始播放。下面是图像的实际大小：
scale = 1.0我们可以看到，视频是以一种非常模糊的方式显示的。这是因为每个像素只能被映射到一个 ASCII 字符。
现在，我们将 scale 设置为 0.2，并在 while 循环内增加以下代码行：
text = img.convert('L').resize((int(img.size[0] * scale), int(img.size[1] * scale)))
text = cv2.resize(np.array(text), (frame.shape[1], frame.shape[0]))
这会调整字符画的大小并使其更清晰可见：
scale = 0.2我们还可以使用 temperature 参数来调整明暗度。以下是较低的温度（temperature=0.3）：
scale = 0.2
temperature = 0.3
以下是较高的温度（temperature=0.9）：
scale = 0.2
temperature = 0.9
5. 结论
Python 中的视频字符化是一项非常简单而有趣的任务。我们使用的方法不是最先进的，但它是最简单易行的。我们利用 ASCII 字符来代表每个像素并通过使用灰度值将其映射到字符。我们还利用 pillow 库来生成字符画，这是一项简单而强大的任务。本文代码只有 20 行，但它已经可以生成非常酷的字符化视频了。