在本文中,我們將學習如何使用 python 在視頻中渲染響應式文本,我們將使用 opencv 這個包,這是一個非常全面的計算機視覺處理庫,會給我們的視頻圖像處理帶來極大的便利。現在,讓我們通過 pip 來進行安裝。
pip install opencv-python
在我們需要使用 opencv 的時候,就可以像下面這樣來引用。
import cv2
現在讓我們進入下一步,選擇一個視頻并導入到程序中。
這將是一個簡單的步驟。我們將做兩件事: 導入一個視頻和找到視頻的幀速率。我們將使用幀速率來計算視頻中的秒數,這樣我們就可以計算不同文本的渲染時間。
我們使用 VideoCapture 方法導入視頻。
tree_video = cv2.VideoCapture('tree.mov')
現在我們來計算導入視頻的幀速率。
fps = tree_video.get(cv2.CAP_PROP_FPS)print(fps)#result23.97
23.97!這意味著視頻基本上每秒運行24幀,所以24次循環相當于1秒的視頻。
在這一步中,我們將從文本文檔中讀取文本。我們將使用 open 函數,它是 Python 附帶的一個內置函數。下面是我將要導入的文本文檔的屏幕截圖。
確保每個句子都在新的一行上。在讀取文本文檔時,我們將把每一行轉換為一個列表項。
poem = open('under_the_giant_tree.txt')poem_lines = list(poem)print(poem_lines)
在這一步中,我們將編寫一個用于更新文本的函數。我決定根據不同的時間戳更新文本,但是可以隨意更改為不同的情況。
frame_ = 0def text_update(frame_): if frames_ < (5*fps): text = str(poem_lines[2]) elif frames_ < (10*fps): text = str(poem_lines[4]) elif frames_ < (15*fps): text = str(poem_lines[6]) elif frames_ < (20*fps): text = str(poem_lines[8]) else: text = "no text found" return text
使用 if-else 來確定正在播放的視頻的時間戳。
定義一個名為“frame_”的新變量來傳入視頻幀。這樣可以以秒為單位計算持續時間。我們已經知道從第一步開始的每秒幀數,即24幀每秒。在這個函數中,文本將每五秒更新一次。我將詩的行分配給 text 變量。
現在,讓我們進入最后一步。
太好了!我們快完成了。在最后一步,我們將把迄今為止所做的一切結合起來。我們將使用 while 循環來觸發程序。我們可以使用“ escape”或“ q”鍵結束循環。
while(True):ret, frame = tree_video.read()font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEXon_video_text = text_update(frame_) cv2.putText(frame, on_video_text, (50, 50), font, 1, (0, 255, 255), 2, cv2.LINE_4)frame_ = frame_ + 1cv2.imshow('poem on video', frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): breaktree_video.release()cv2.destroyAllWindows()
那么上面的代碼中發生了什么:
下面是我運行程序后的截圖:
恭喜!我們已經學習了如何使用 Python 在視頻上呈現可更新的響應文本。我希望你喜歡這個實際操作的計算機視覺項目。參與實際的編程項目是提高編程技能的最好方法。
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