import cv2 import numpy as np from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont # 视频分辨率 VIDEO_WIDTH = 1920 VIDEO_HEIGHT = 1080 # 文本属性 FONT_SIZE = int(VIDEO_HEIGHT * 0.75) FONT_COLOR = (255, 255, 255) # 背景属性 BACKGROUND_COLOR = (255,0,0,255) # 文本滚动速度 SCROLL_SPEED = int(VIDEO_WIDTH / 100) # 跑马灯文本 MARQUEE_TEXT = "Hello World! This is a marquee text." # 创建视频输出对象 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') video_writer = cv2.VideoWriter("E:/Template/word/marquee.mp4", fourcc, 25, (VIDEO_WIDTH, VIDEO_HEIGHT)) # 创建画布 canvas = Image.new('RGB', (VIDEO_WIDTH, VIDEO_HEIGHT), BACKGROUND_COLOR) draw = ImageDraw.Draw(canvas) # 加载字体 font = ImageFont.truetype("arial.ttf", FONT_SIZE) # 计算文本宽度 text_width, text_height = draw.textsize(MARQUEE_TEXT, font=font) # 文本起始位置 x = VIDEO_WIDTH # 循环生成帧并写入视频文件 while x > -text_width: # 添加文本 draw.text((x, (VIDEO_HEIGHT - text_height) / 2), MARQUEE_TEXT, font=font, fill=FONT_COLOR) # 转换图像格式 frame = np.array(canvas) frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) # 写入视频文件 video_writer.write(frame) # 清空画布 draw.rectangle((0, 0, VIDEO_WIDTH, VIDEO_HEIGHT), fill=BACKGROUND_COLOR) # 更新文本位置 x -= SCROLL_SPEED # 释放资源 video_writer.release() 优化代码,加入导出进度条百分比

时间: 2024-04-03 10:30:55 浏览: 24
import cv2 import numpy as np from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont # 视频分辨率 VIDEO_WIDTH = 1920 VIDEO_HEIGHT = 1080 # 文本属性 FONT_SIZE = int(VIDEO_HEIGHT * 0.75) FONT_COLOR = (255, 255, 255) # 背景属性 BACKGROUND_COLOR = (255,0,0,255) # 文本滚动速度 SCROLL_SPEED = int(VIDEO_WIDTH / 100) # 跑马灯文本 MARQUEE_TEXT = "Hello World! This is a marquee text." # 创建视频输出对象 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') video_writer = cv2.VideoWriter("E:/Template/word/marquee.mp4", fourcc, 25, (VIDEO_WIDTH, VIDEO_HEIGHT)) # 创建画布 canvas = Image.new('RGB', (VIDEO_WIDTH, VIDEO_HEIGHT), BACKGROUND_COLOR) draw = ImageDraw.Draw(canvas) # 加载字体 font = ImageFont.truetype("arial.ttf", FONT_SIZE) # 计算文本宽度 text_width, text_height = draw.textsize(MARQUEE_TEXT, font=font) # 文本起始位置 x = VIDEO_WIDTH # 循环生成帧并写入视频文件 while x > -text_width: # 添加文本 draw.text((x, (VIDEO_HEIGHT - text_height) / 2), MARQUEE_TEXT, font=font, fill=FONT_COLOR) # 转换图像格式 frame = np.array(canvas) frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) # 写入视频文件 video_writer.write(frame) # 清空画布 draw.rectangle((0, 0, VIDEO_WIDTH, VIDEO_HEIGHT), fill=BACKGROUND_COLOR) # 更新文本位置 x -= SCROLL_SPEED # 导出进度条百分比 progress = int((x / VIDEO_WIDTH) * 100) print("Exporting video: {}%".format(progress), end='\r') # 释放资源 video_writer.release()

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from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont import cv2 import numpy as np from threading import Thread def generate_video(text): # 视频分辨率 width = 90 height = 30 # 背景颜色和字体颜色 background_color = (255,0, 0, 255) # 红色背景 text_color = (255, 255, 255) # 白色字体 # 字体大小和类型 font_size = int(height * 0.35) font = ImageFont.truetype('msyh.ttc', font_size) # 计算文本大小 text_size = font.getsize(text) # 计算视频长度 text_length = len(text) * font_size video_length = int((width + text_length) / 20) # 创建视频写入器 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') video_writer = cv2.VideoWriter(r'E:\Template\word\marquee.mp4', fourcc, 60, (width, height)) def update_progress(progress): print('\r[{}{}] {:.2f}%'.format('#' * int(progress * 10), ' ' * (10 - int(progress * 10)), progress * 100), end='') def export_video(): for i in range(video_length): # 创建背景图像 img = Image.new('RGB', (width, height), background_color) # 添加文本 draw = ImageDraw.Draw(img) x = width - i * 10 y = int(height / 2 - text_size[1] / 2) draw.text((x, y), text, fill=text_color, font=font) # 写入视频帧 video_writer.write(cv2.cvtColor(np.array(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)) # 更新进度条 update_progress(i / video_length) # 关闭视频写入器 video_writer.release() print('\n视频导出完成!') # 使用多线程优化视频导出速度 export_thread = Thread(target=export_video) export_thread.start() generate_video('sss') 优化代码根据文本的长度计算视频时长。 给我完整代码

import cv2 import face_recognition import numpy as np from PIL import Image, ImageDraw,ImageFont video_capture = cv2.VideoCapture(r'C:/Users/ALIENWARE/123.mp4')#如果输入是(0)为摄像头输入 #现输入为MP4进行识别检测人脸 first_image = face_recognition.load_image_file("1.jpg") first_face_encoding = face_recognition.face_encodings(first_image)[0] Second_image = face_recognition.load_image_file("2.jpg") Second_face_encoding = face_recognition.face_encodings(Second_image)[0] third_image = face_recognition.load_image_file("3.jpg") third_face_encoding = face_recognition.face_encodings(third_image)[0] inside_face_encodings = [first_face_encoding,Second_face_encoding,third_face_encoding] inside_face_names = ['A','B','C'] face_locations = [] face_encodings = [] face_names = [] process_this_frame = True while True: ret, frame = video_capture.read() small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25) rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1] if process_this_frame: face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame) face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations) face_names = [] for face_encoding in face_encodings: matches = face_recognition.compare_faces(inside_face_encodings, face_encoding) name = '未录入人脸' if True in matches: first_match_index = matches.index(True) name = inside_face_names[first_match_index] face_names.append(name) process_this_frame = not process_this_frame for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): top *= 4 right *= 4 bottom *= 4 left *= 4 cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2) img_pil = Image.fromarray(frame) draw = ImageDraw.Draw(img_pil) fontStyle = ImageFont.truetype("C:/Windows/Fonts/simsun.ttc", 32, encoding="utf-8") draw.text((left + 6, bottom - 6), name, (0, 200, 0), font=fontStyle) frame = np.asarray(np.array(img_pil)) cv2.imshow('face_out', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): #退出需要按下Q键否则内核会崩溃 break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows()

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