利用Python实现普通视频变成动漫视频

目录

• 容我废话一下
• 一、思路流程
• 二、图像转动漫
• 三、视频帧读取与视频帧写入

容我废话一下

最近几个月，毒教材被曝光引发争议，那些编写度教材的人着实可恶。咱程序员也没有手绘插画能力，但咱可以借助强大的深度学习模型将视频转动漫。所以今天的目标是让任何具有python语言基本能力的程序员，实现短视频转动漫效果。

效果展示

一、思路流程

1.读取视频帧

2.将每一帧图像转为动漫帧

3.将转换后的动漫帧转为视频

难点在于如何将图像转为动漫效果。这里我们使用基于深度学习的动漫效果转换模型，考虑到许多读者对这块不了解，因此我这边准备好了源码和模型，直接调用即可。

二、图像转动漫

为了让大家不关心深度学习模型，已经为大家准备好了转换后的onnx类型模型。接下来按顺序介绍运行onnx模型流程。

安装onnxruntime库

pip install onnxruntime

如果想要用GPU加速，可以安装GPU版本的onnxruntime:

pip install onnxruntime-gpu

需要注意的是：

onnxruntime-gpu的版本跟CUDA有关联，具体对应关系如下：

当然，如果用CPU运行，那就不需要考虑那么多了。考虑到通用性，本文全部以CPU版本onnxruntime。

运行模型

先导入onnxruntime库，创建InferenceSession对象，调用run函数。

如下所示

import onnxruntime as rt
sess = rt.InferenceSession(MODEL_PATH)
inp_name = sess.get_inputs()[0].name
out = sess.run(None, {inp_name: inp_image})

具体到我们这里的动漫效果，实现细节如下：

import cv2
import numpy as np
import onnxruntime as rt 

# MODEL = "models/anime_1.onnx"
MODEL = "models/anime_2.onnx"

sess = rt.InferenceSession(MODEL)
inp_name = sess.get_inputs()[0].name

def infer(rgb):
    rgb = np.expand_dims(rgb, 0)
    rgb = rgb *  2.0 / 255.0 - 1
    rgb =  rgb.astype(np.float32)
    out = sess.run(None, {inp_name: rgb})
    out = out[0][0]
    out = (out+1)/2*255
    out = np.clip(out, 0, 255).astype(np.uint8)
    return out

def preprocess(rgb):
    pad_w = 0
    pad_h = 0
    h,w,__ = rgb.shape
    N = 2**3
    if h%N!=0:
        pad_h=(h//N+1)*N-h
    if w%2!=0:
        pad_w=(w//N+1)*N-w
    # print(pad_w, pad_h, w, h)
    rgb = np.pad(rgb, ((0,pad_h),(0, pad_w),(0,0)), "reflect")
    return rgb, pad_w, pad_h

其中, preprocess函数确保输入图像的宽高是8的整数倍。这里主要是因为考虑到深度学习模型有下采样，确保每次下采样能被2整除。

单帧效果展示

三、视频帧读取与视频帧写入

这里使用Opencv库，提取视频中每一帧并调用回调函数将视频帧回传。在将图片转视频过程中，通过定义VideoWriter类型变量WRITE确保唯一性。具体实现代码如下：

import cv2
from tqdm import tqdm

WRITER = None
def write_frame(frame, out_path, fps=30):
    global WRITER
    if WRITER is None:
        size = frame.shape[0:2][::-1]
        WRITER = cv2.VideoWriter(
            out_path,
            cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'),  # 编码器
            fps,
            size)
    WRITER.write(frame)

def extract_frames(video_path, callback):
    video = cv2.VideoCapture(video_path)
    num_frames = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
    for _ in tqdm(range(num_frames)):
        _, frame = video.read()
        if frame is not None:
            callback(frame)
        else:
            break

到此这篇关于利用Python实现普通视频变成动漫视频的文章就介绍到这了,更多相关Python动漫视频内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！