线稿图视频制作–从此短视频平台不缺上传视频了

这年头还不来尝试线稿图视频？？

之前笔者也写过将视频转换为线稿图视频的教程，不过将其分成了五部分，也分了五个.py文件，这样虽然讲解很透彻，但是对于想要批量转换的话，每换一个视频，就要去每个.py文件中去修改相应的参数。因此显得非常麻烦。

因此本文将上述所有文件整合在一起，通过是需要更改视频文件名，即可输出相应的线稿图视频。这样就变得非常便捷了。

目录

一、目录介绍

二、模块导入

三、文件相关操作

四、获取原视频相应参数、逐帧保存

五、函数讲解

音频提取

原图-线稿图转换

生成无声视频

最终合成有声视频

调用函数

六、总结

一、目录介绍

在线稿图目录下，只需要有py文件和原视频（如dindin.mp4）即可，剩下的只需运行代码，其会自动生成。

代码最终生成的视频会放在和原视频同一目录下，而data文件夹下的内容，是代码运行过程中的其他文件，如分离出来的音频，转换前后的逐帧图片，无声视频。

本次例子以之前很火爆的叮叮当当舞。

二、模块导入

import osimport cv2from PIL import Imagefrom PIL import ImageFilterimport moviepy.editor as mp

三、文件相关操作

# TODO 更改文件名称file = 'dindin.mp4'filename = file.split(".")[0]mp3_file = f'{filename}.mp3'if not os.path.exists('data'):    os.mkdir('data')path = os.path.join('data', filename)new_picture_path = os.path.join('data', filename + "_newpc")if not os.path.exists(path):    os.mkdir(path)if not os.path.exists(new_picture_path):    os.mkdir(new_picture_path)# 无声视频file_name = os.path.join('data', 'silence_' + file)

file = 'dindin.mp4'

file为原视频，放在代码相同目录下

注：一定要是英文，否则会因为编码问题出错

filename = file.split(".")[0]为提取到的文件无后缀名称

mp3_file = f'{filename}.mp3'为分离出来的mp3

if not os.path.exists('data'):    os.mkdir('data')path = os.path.join('data', filename)new_picture_path = os.path.join('data', filename + "_newpc")if not os.path.exists(path):    os.mkdir(path)if not os.path.exists(new_picture_path):    os.mkdir(new_picture_path)

这段代码的意思是，首先判断是否有data文件夹，没有则创建。接下来

path = os.path.join('data', filename)new_picture_path = os.path.join('data', filename + "_newpc")表示data目录下存放两个文件夹，一个存放的是原视频的逐帧图片，另外一个存放的是新产生的线稿图片。接下来判断两个目录是否存在并创建。

# 无声视频file_name = os.path.join('data', 'silence_' + file)

将无声视频也存在data文件夹下面，因为也不是最终版本。

四、获取原视频相应参数、逐帧保存

cap = cv2.VideoCapture(file)fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))print('fps:', fps, '\n', 'width:', width, '\n', 'height:', height, '\n', 'frames:', frames)for i in range(0, frames):    flag, frame = cap.read()    filename = path + '/{}.jpg'.format(str(i))    print(filename)    cv2.imwrite(filename, frame)

首先读取视频，然后获取视频的fps、宽度、高度和总帧数，注意：使用get()函数获取到的数据类型是float类型，需要进行转换才能进行后续的操作，因此这里全部将其转为int类型。

接下来我们将读取到的每帧图片保存起来

flag, frame = cap.read()需要在for循环里面，否则每次保存的图片都是视频第一帧的图片。

五、函数讲解

音频提取

# 音频提取def extract_audio():    my_clip = mp.VideoFileClip(file)    my_clip.audio.write_audiofile('data/' + mp3_file)

这一部分内容很简单，就不细讲了

原图-线稿图转换

# 原图-线稿图转换def convert():    for i in range(0, frames):        '''细节'''        square = Image.open(path + "/{}.jpg".format(i))        square1 = square.filter(ImageFilter.DETAIL)        '''轮廓'''        square2 = square1.filter(ImageFilter.CONTOUR)        # videowrite.write(square2)        square2.save(new_picture_path + "/{}.jpg".format(i))        print(new_picture_path + "/{}.jpg".format(i))

frames是视频总帧数，该函数通过打开指定路径中的原图像，并通过两轮转换，将其保存到新路径中。

生成无声视频

# 生成无声视频def picture_merge():    size = (width, height)    videowrite = cv2.VideoWriter(file_name, -1, fps, size)    for i in range(0, frames):        img = cv2.imread(new_picture_path + "/{}.jpg".format(i))        videowrite.write(img)    videowrite.release()    print('end!')

该函数通过

videowrite = cv2.VideoWriter(file_name, -1, fps, size)

将视频保存，将刚刚的获得的线稿图合成一个无声视频。

最终合成有声视频

# 最终合成有声视频def final_merge():    video = mp.VideoFileClip(file_name)    audio = mp.AudioFileClip('data/' + mp3_file)    video_merge = video.set_audio(audio)    video_merge.write_videofile('final_' + filename + '.mp4')

最终将上述的无声视频和分离的音频合成最终的视频。

调用函数

if __name__ == '__main__':    extract_audio()    convert()    picture_merge()    final_merge()

主函数运行一下，大功告成了。

六、总结

看到这，是不是觉得很棒呀，如果对你有帮助的话，麻烦来个三连吧