我們經常在B站上看到一些字符鬼畜視頻，主要就是將一個視頻轉換成字符的樣子展現出來。看起來是非常高端，但是實際實現起來確是非常簡單，我們只需要接觸opencv模塊，就能很快的實現視頻字符化。但是在此之前，我們先看看我們實現的效果是怎樣的：

上面就是截取的一部分效果圖，下面開始進入我們的主題。

一、OpenCV的安裝及圖片讀取

在Python中我們只需要用pip安裝即可，我們在控制臺執行下列語句：

pip install opencv-python

安裝完成就可以開始使用。我們先讀取一個圖片：

import cv2im = cv2.imread(’jljt’)# 讀取圖片cv2.imshow(’im’, im)# 顯示圖片cv2.waitKey(0)# 等待鍵盤輸入cv2.destroyAllWindows()# 銷毀內存

首先我們使用cv2.imread方法讀取圖片，該方法返回一個ndarray對象。然后調用imshow方法顯示圖像，調用后會出現一個窗口，因為這個窗口只會出現一瞬間，所以我們調用waitKey等待輸入，傳入0表示無限等待。因為opencv是使用c++編寫的，所以我們需要銷毀內存。

二、OpenCV中的一些基礎操作

我們將視頻字符化的思路就是先將視頻轉換為一幀一幀的圖像，然后對圖像進行字符化處理，最后展示出來就是字符視頻的效果了。在我們生成字符畫之前，我們還要看一些OpenCV的操作。

（1）灰度轉換

灰度處理是一個非常常用的操作，我們原始的圖片是有BGR三個圖層（在OpenCV中，圖像是以BGR形式讀取）。我們進行灰度處理直觀上看就是將圖片變成黑白，而本質上是將圖片的三個圖層通過計算，變成一個圖層。而這種計算是不需要我們做的，我們只需要調用OpenCV中的函數即可：

import cv2# 讀取圖片im = cv2.imread(’jljt.jpg’)# 灰度轉換grey = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

效果圖和原圖對比如下：

左邊為原圖，右邊為灰度轉換后的圖像。

（3）改變圖片大小

因為字符化后圖像會比較大，所以我們需要先縮小圖片，我們調用cv2.resize即可改變圖像大小：

import cv2# 讀取圖像im = cv2.imread(’jljt.png’)# 改變圖像大小re = cv2.resize(im, (100, 40))cv2.imshow(’11’, re)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

（2）逐幀讀取視頻

我們可以通過VideoCapture讀取視頻，然后調用其中的方法讀取每一幀。

import cv2# 讀取視頻video = cv2.VideoCapture(’jljt.mp4’)# 讀取幀，該方法返回兩個參數，第一個為是否還有下一幀，第二個為幀的ndarray對象ret, frame = video.read()while ret: # 循環讀取幀 ret, frame = video.read()

有了上面的操作，我們就可以開始我們下一步的工作了。

三、圖片字符化

對于只有一個通道的圖片，我們可以把它當成一個矩形，這個矩形最小單位就是一個像素。而字符化的過程就是用字符替代像素點的過程。所以我們要遍歷圖像的每個像素點，但是我們應該用什么字符取代呢？

我們顏色有一個參照表，而opencv將這個參數表切割成256份，代表不同的程度，我們也可以做一個參照表，不過表中的內容不是顏色，而是字符。

上圖為顏色表，我們可以使顏色表和字符表建立映射關系。假如字符表如下：

mqpka89045321@#$%^&*()_=||||}

我們可以得到下列公式：

經過變換可以求得相應顏色對應字符表中的字符：

這個公式不理解也沒關系，只需要會用即可。下面就是我們完整的代碼了：

import cv2str = ’mqpka89045321@#$%^&*()_=||||}’ # 字符表im = cv2.imread(’jljt.jpg’)# 讀取圖像grey = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 灰度轉換grey = cv2.resize(grey, (50, 18))# 縮小圖像str_img = ’’# 用于裝字符畫for i in grey:# 遍歷每個像素 for j in i: index = int(j / 256 * len(str))# 獲取字符坐標 str_img += str[index]# 將字符添加到字符畫中 str_img += ’n’print(str_img)

生成如下字符畫：

因為尺寸比較小的關系，看出來的效果不是很好，我們調節好大小就好了。

四、視頻轉字符

我們知道圖片轉字符，自然視頻轉字符就不是什么問題了，我們只需要在逐幀讀取中執行圖片字符化操作即可。

import osimport cv2str = ’mqpka89045321@#$%^&*()_=||||}’# 字符表video = cv2.VideoCapture(’jljt.mp4’) # 讀取視頻ret, frame = video.read()# 讀取幀while ret:# 逐幀讀取 str_img = ’’# 字符畫 grey = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2GRAY)# 灰度轉換 grey = cv2.resize(grey, (100, 40))# 該表大小 for i in grey:# 遍歷每個像素點 for j in i: index = int(j / 256 * len(str))# 獲取字符坐標 str_img += str[index]# 將字符添加到字符畫中 str_img += ’n’ os.system(’cls’)# 清除上一幀輸出的內容 print(str_img)# 輸出字符畫 ret, frame = video.read()# 讀取下一幀 cv2.waitKey(5)

這樣我們就會每個5毫秒執行一幀畫面，在我們使用pycharm執行時，會發現并沒有執行清屏操作，所以我們需要到命令行運行。最終效果就是我們的字符視頻了：

在選取字符表時我們需要注意主體的顏色，如果主體顏色較淺，則字符表的尾部應該為一些復雜字符，如：$%#@&。字符表頭部為一些簡單字符，如：-|/等。如果主體顏色較深，而背景顏色較淺，則反之。當然這沒有唯一的標準，大家可以慢慢調節。

總結

到此這篇關于20行Python代碼實現視頻字符化的文章就介紹到這了,更多相關python 視頻字符化內容請搜索好吧啦網以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持好吧啦網！