Python实现跳词云舞

做刘教练的Python-Boys

本文是一个非常完整的Python实战项目，主要内容包含：

视频下载神器：you-get

you-get是一个下载视频的神器，安装之后一行代码即可下载视频

1	you-get [url]

1	you-get https://www.bilibili.com/video/BV1yY4y1i7Pw?t=1079.2 # 一行代码下载视频

视频切割成图片

下面的代码实现的功能是将上面获取到的代码切割成一张张的图片：

1、opencv中通过VideoCaptrue类对视频进行读取操作以及调用摄像头

filename：打开的视频文件名
device：打开的视频捕获设备id ，如果只有一个摄像头可以填0，表示打开默认的摄像头

2、videoCapture.read()：表示读取视频的下一帧

第一个返回值为是否成功获取视频帧：True/False
第二个返回值为返回的视频帧：帧数

import cv2
import numpy as np
import random
import os

# 保存图片的函数
def save_images(image, addr,num):
    address = addr + str(num) + ".jpg"
    cv2.imwrite(address, image)


# 读取视频
videoCapture = cv2.VideoCapture("刘畊宏，毽子操x10+蝴蝶袖+臀腿操（自用）.mp4")
success, frame = videoCapture.read()

time_ = 100
i = 0
j = 0

while success:  # 如果成功获取到视频帧
    i += 1
    if i % time_ == 0:
        s = 0  # 名称的编号
        j = j + 1
        s += j
        save_images(frame, "./picture/",s)  # 写入目录后再继续读取
    success, frame = videoCapture.read()

videoCapture.release()  # 释放资源

这样最终我们就将这个视频分成了835张图片

百度人像分割

实际使用

1、先在百度云平台创建人像分割实例

新建一个人像分割的实例，新注册用户可免费领取资源，官网地址：https://cloud.baidu.com/product/body/seg。下面是小编申请的一个实例：

注意点1：一定是安装baidu_aip库，而不是aip

1	pip install baidu_aip # 安装库，一定要是baidu_aip

注意点2：在当前路径下新建一个mask文件，用来存放分割后的图片。

下面是分割之后的二值图效果：

百度demo

具体的百度官方文档请参考：https://cloud.baidu.com/doc/BODY/s/4k3cpyner

百度官方的案例如下：

# 官方demo
""" 读取图片 """
def get_file_content(filePath):
    with open(filePath, 'rb') as fp:
        return fp.read()

image = get_file_content('example.jpg')
""" 调用人像分割 """
client.bodySeg(image);

""" 如果有可选参数 """
options = {}
options["type"] = "labelmap"

""" 带参数调用人像分割 """
client.bodySeg(image, options)

注：返回的二值图像需要进行二次处理才可查看分割效果；灰度图和前景人像图不用处理，直接解码保存图片即可。

获取B站弹幕

接下来是获取上面视频的弹幕，请参考一位NLP大佬：https://github.com/godweiyang/bilibili-danmu

import re
import requests
import pandas as pd
import time
from tqdm import trange


# 视频页面点击“浏览器地址栏小锁-Cookie-bilibili.com-Cookie-SESSDATA”进行获取
SESSDATA = ""

# 视频页面“按F12-Console-输入document.cookie”进行获取
cookie = ""

cookie += f";SESSDATA={SESSDATA}"

headers = {
    "user-agent": "",
    "cookie": cookie,
}


def get_info(vid):
    """
    vid：视频号id
    """

    # 构造URL地址
    # https://api.bilibili.com/x/web-interface/view/detail?bvid=BV1yY4y1i7Pw
    url = f"https://api.bilibili.com/x/web-interface/view/detail?bvid={vid}"

    response = requests.get(url, headers=headers)
    response.encoding = "utf-8"
    data = response.json()  # json格式数据

    info = {}
    info["标题"] = data["data"]["View"]["title"]
    info["总弹幕数"] = data["data"]["View"]["stat"]["danmaku"]
    info["视频数量"] = data["data"]["View"]["videos"]
    info["cid"] = [dic["cid"] for dic in data["data"]["View"]["pages"]]

    if info["视频数量"] > 1:
        info["子标题"] = [dic["part"] for dic in data["data"]["View"]["pages"]]

#     for k, v in info.items():
#         print(k + ":", v)
    return info


def get_danmu(info, start, end):

    # 爬取的时间范围设置
    date_list = [i for i in pd.date_range(start, end).strftime("%Y-%m-%d")]
    all_dms = []

    for i, cid in enumerate(info["cid"]):
        dms = []
        for j in trange(len(date_list)):
            url = f"https://api.bilibili.com/x/v2/dm/web/history/seg.so?type=1&oid={cid}&date={date_list[j]}"
            response = requests.get(url, headers=headers)
            response.encoding = "utf-8"

            data = re.findall(r"[:](.*?)[@]", response.text)
            dms += [dm[1:] for dm in data]
            time.sleep(3)
#         if info["视频数量"] > 1:
#             print("cid:", cid, "弹幕数:", len(dms), "子标题:", info["子标题"][i])
        all_dms += dms
    print(f"共获取弹幕{len(all_dms)}条！")
    return all_dms


if __name__ == "__main__":
    vid = input("输入视频编号: ")
#     vid = "BV1yY4y1i7Pw"
    info = get_info(vid)
    print("info的内容：",info)

    start = input("弹幕开始时间（年-月-日）: ")
    end = input("弹幕结束时间（年-月-日）: ")

    danmu = get_danmu(info, start, end)
    with open("danmu3.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
        for dm in danmu:
            f.write(dm + "\n")

合成词云图

弹幕的分词是自己的方法和收集的一份常用的停用词表：

1、分词使用的jieba分词。关于jieba分词的使用入门，参考：https://github.com/fxsjy/jieba

快速安装jieba：

1	pip install jieba

import pandas as pd
import numpy as np
import jieba

from wordcloud import WordCloud
from tkinter import _flatten
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

import collections
import re
import os
from PIL import Image


df = pd.DataFrame()
# 获取了3个和刘教练相关的视频弹幕
txt_list = ["danmu.txt", "danmu1.txt", "danmu2.txt"]

for txt in txt_list:
    df1 = pd.read_table(txt, header=None, on_bad_lines='skip')
    df1.columns = ["information"]  # 重命名
    df1.drop_duplicates("information",inplace=True)

    df = pd.concat([df, df1])

df.head()

总共是10415个弹幕：查看前10条弹幕信息

2、实施分词

stopwords = [i.strip() for i in open(r'/Users/peter/Desktop/spider/nlp_stopwords.txt').readlines()]

def data_cut(sentence):
  	# [\u4e00-\u9fa5] 表示只需要弹幕的中文内容
    cut_list = jieba.lcut(''.join(re.findall('[\u4e00-\u9fa5]', sentence)), cut_all = False)

    # 循环整个cut_list
    for i in range(len(cut_list)-1, -1, -1):
        if cut_list[i] in stopwords:   # 如果元素在停用词表中则删除该信息
            del cut_list[i]
    return cut_list


result = list(map(lambda x: data_cut(x), information_list))
useful_result = [j for i in result for j in i]  # 双层列表的转换

3、统计词频

统计切割之后每个单词的总数：

显示出前80个词云图的效果：

from pyecharts.globals import CurrentConfig, OnlineHostType
from pyecharts import options as opts  # 配置项
from pyecharts.charts import WordCloud  # 词云图
from pyecharts.commons.utils import JsCode
from pyecharts.globals import ThemeType,SymbolType

rec_words = [tuple(z) for z in zip(information["word"].tolist(), information["number"].tolist())]
c = (
    WordCloud()
    .add("", rec_words[:80], word_size_range=[20, 100], shape=SymbolType.DIAMOND)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="B站词云图"))
)

c.render_notebook()

效果是动态的：

采用的是wordcloud来绘制静态的词云图，并且保存到本地：

wordcloud.WordCloud(
  font_path=None,  # 字体路径，英文不用设置路径，中文需要，否则无法正确显示图形
  width=400, # 默认宽度
  height=200, # 默认高度
  margin=2, # 边缘
  ranks_only=None,
  prefer_horizontal=0.9,
  mask=None, # 背景图形，如果想根据图片绘制，则需要设置
  scale=1,
  color_func=None,
  max_words=200, # 最多显示的词汇量
  min_font_size=4, # 最小字号
  stopwords=None, # 停用词设置，修正词云图时需要设置
  random_state=None,
  background_color='black', # 背景颜色设置，可以为具体颜色,比如white或者16进制数值
  max_font_size=None, # 最大字号
  font_step=1,
  mode='RGB',
  relative_scaling='auto',
  regexp=None,
  collocations=True,
  colormap='viridis', # matplotlib 色图，可更改名称进而更改整体风格
  normalize_plurals=True,
  contour_width=0,
  contour_color='black',
  repeat=False

通过下面的代码来生成词云图。注意点：需要新建一个目录wordcloud，来存放生成的词云图

word_counts = collections.Counter(useful_result)  # 筛选后统计词频
path = './wordcloud/'  # 新建：存放词云图的路径

img_files = os.listdir('./mask')

# 遍历mask目录下的全部文件
for num in range(1, len(img_files) + 1):
    img = r'./mask/mask_{}.png'.format(num)    # 原图片路径
    mask_ = 255 - np.array(Image.open(img))  # 获取蒙版图片
    # 绘制词云
    plt.figure(figsize=(8, 5), dpi=200)

    my_cloud = WordCloud(
        background_color='black',  # 背景颜色
        mask=mask_,      # 自定义蒙版
        mode='RGBA',
        max_words=500,
        # 地址路径要改成自己的ttf文件路径
        font_path=r'/Users/peter/Desktop/spider/SimHei.ttf'
    ).generate_from_frequencies(word_counts)

    # 显示词云图
    plt.imshow(my_cloud)
    # 词云图中无坐标轴
    plt.axis('off')
    wordcloud_name = path + 'wordcloud_{}.png'.format(num)
    my_cloud.to_file(wordcloud_name)    # 保存词云图片

对应生成的词云图效果：

合成词云视频

基于上面的835张词云图来生成视频：

import cv2
import os

# 输出视频的保存路径
video_dir = 'jianshen.mp4'

# 帧率，控制视频快慢
fps = 5

# 图片尺寸
img_size = (1920, 1080)

fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'P', '4', 'V')  # opencv3.0 mp4会有警告但可以播放
videoWriter = cv2.VideoWriter(video_dir, fourcc, fps, img_size)
img_files = os.listdir('./wordcloud')

for i in range(1, 836):
    img_path = './wordcloud//wordcloud_{}.png'.format(i)
    frame = cv2.imread(img_path)
    frame = cv2.resize(frame, img_size)   # 生成视频   图片尺寸和设定尺寸相同
    videoWriter.write(frame)      # 写进视频里
    print(f'=按照视频顺序第{i}张图片合进视频=')

# 释放资源
videoWriter.release()

到达这个步骤我们完成了视频的生成，就只剩下添加【本草纲目】的音乐了

添加本草纲目.MP3

添加音频使用的是moviepy。详细使用文档参考官网：

中文：https://moviepy-cn.readthedocs.io/zh/latest/

英文：https://zulko.github.io/moviepy/install.html

先安装很简单：

1	pip install moviepy

import moviepy.editor as mpy

# 读取词云视频：上个步骤生成的视频
my_clip = mpy.VideoFileClip('jianshen.mp4')

# 截取背景音乐 指定时间范围
# 本草纲目的MP3自己下载，放到同一个目录下
audio_background = mpy.AudioFileClip('本草纲目.mp3').subclip(28,60)
audio_background.write_audiofile('本草纲目1.mp3')

# 插入音频
final_clip = my_clip.set_audio(audio_background)
# 最终视频
final_clip.write_videofile('LGH.mp4')

大功告成👏

整体细节

将you-get获取到的视频和【本草纲目.MP3】放到本地
本地需要建立3个文件，存放不同的图像
代码的步骤参考1-2-3-4-5-6部分；顺序一定不能乱