舔狗日记：学姐生日快到了，使用Python把她的照片做成视频当礼物

Posted 2023-04-08 轻松学Python

舔狗日记1

• 前言
• 一、需要调入的模块
• 二、实现合并多张图片转成 mp4 视频
• 三、优化改进一下
• 总结

前言

这不是学姐生日快到了，于是我学了一手使用Python来把学姐的照片生成为视频，到时候给她一个惊喜！

好了先不舔了，下面分享一下用python代码实现多张图片合成MP4视频为实例，做下详细代码讲解。

一、需要调入的模块

1、imageio模块

Python模块imageio是一个用于读取和写入图像及视频数据的库。它支持多种格式，并且可以使用NumPy数组进行操作。

以下是一些关键的函数：

• imageio.imread()：从文件中读取图像数据并返回一个NumPy数组。
• imageio.imwrite()：将一个NumPy数组写入到文件。
• imageio.mimsave()：将多个图像帧组成的列表保存为动画文件（例如GIF）。
• imageio.get_reader()：获取一个对象，该对象用于逐帧读取给定文件中的动画图像。
• imageio.get_writer()：获取一个对象，该对象用于逐帧写入动画图像到指定文件中。

使用这些函数，可以方便地读取、写入和处理各种图像及视频数据格式。

2、Image 模块

PIL 是 Python 中常用的图像处理库，Image 模块是其中的一个重要模块，它提供了各种图像操作和处理的函数。

以下是 Image 模块中一些主要函数及其作用：

• open(): 打开并返回指定文件路径的图像对象。
• fromarray(): 将 numpy 数组或 PIL 图像对象转换为 PIL 图像对象。
• new(): 创建一个新的指定大小、模式和颜色的空白图像对象。
• save(): 将图像保存为指定格式的文件。
• resize(): 修改图像的大小。
• crop(): 裁剪图像的指定区域。
• rotate(): 旋转图像指定角度。
• show(): 显示图像。

除此之外，还有很多其他常用的函数，例如调整亮度和对比度、应用滤镜等等。这些函数可以帮助我们实现各种复杂的图像处理任务，并且通常也会有一些参数可用于进一步调节函数的行为，具体使用时可以参考相关文档。

二、实现合并多张图片转成 mp4 视频

使用 Python 中的画图库 PIL（Python Imaging Library）或者 OpenCV 读取每一张图片。

使用第三方库 imageio 将多张图片合并成一个视频文件。

配置生成视频文件的视频帧数、视频尺寸和视频播放速度等参数。

以下是一个简单的示例代码:

import os
import imageio
from PIL import Image

# 设置生成的视频文件名和路径
filename = 'output.mp4'
filepath = os.path.join(os.getcwd(), filename)

# 读取所有 PNG 图片
images = []
for file_name in sorted(os.listdir()):
    if file_name.endswith('.png'):
        images.append(Image.open(file_name))

# 将图片转换为视频
fps = 30  # 每秒钟30帧
with imageio.get_writer(filepath, fps=fps) as video:
    for image in images:
        frame = image.convert('RGB')
        video.append_data(frame)

实现原理，读取所有需要合并的图片文件，将它们存储到一个列表中。然后使用 imageio 库的 get_writer() 函数创建一个视频写入器对象，并设置视频的播放速度（fps）。之后在循环过程中，读取列表中的每一张图片，在将其转换为带有 RGB 颜色模式的格式后添加到视频帧中。最终输出一个合并了所有目标图片的视频文件。

三、优化改进一下

将程序并行化进行处理，加快处理多张图片的速度。注：以下方法可能并非最优方法

import os
import concurrent.futures
import imageio
from PIL import Image

# 设置生成的视频文件名和路径
filename = "output.mp4"
filepath = os.path.join(os.getcwd(), filename)


def process_image(file_name):
    if file_name.endswith(".png"):
        image = Image.open(file_name)
    return image.convert("RGB")


with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    # 寻找所有 png 文件
    image_files = [file for file in os.listdir() if file.endswith(".png")]

    # 利用线程池并行处理图像
    images = list(executor.map(process_image, image_files))


# 将图片转换为视频文件
fps = 30  # 每秒钟30帧
with imageio.get_writer(filepath, fps=fps) as video:
    for image in images:
        video.append_data(image)

这里使用 concurrent.futures 库中的 ThreadPoolExecutor 对象进行并行处理。首先在主线程中寻找读取当前工作目录下的所有需要合并的 PNG 图片，创建任务列表。然后将任务提交给线程池中并保证能够快速、异步地处理目标文件。在处理完所有 PNG 图片之后，将其存储到一个 images 中的列表中并最后转换成视频。

对于刚学习Python或者正在学习Python的小伙伴，我准备了2023最新的Python学习资料，直接在文章最后的名片自取哦！包括学习遇到的问题，都可以问的。

总结

以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了python代码实现图片转成视频的使用，而imageio中提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

注意，由于 GIL 的存在，Python 的多线程并不总能带来真正的性能提升。如果性能是关键，请考虑使用更优秀的 Python 解释器、使用类似 joblib 的库以及使用其他语言编写多线程实现。

好了，不说了，我要继续当舔狗去了~~~

Python3，19行代码，我把她的照片写入到Excel中，2022年伊始，她终于被我感动了。

19行代码，把图片写到如excel。

• 1、引言
• 2、代码实战
• • 2.1 思路
  • 2.2 文件准备
  • 2.3 实战
  • • 2.3.1 安装
    • 2.3.2 代码实战
• 3、总结

1、引言

小屌丝：鱼哥，新年快乐~ ~
小鱼：新年快乐，小屌丝，虽然是元旦，但是也算是迈入新的一年了，也该有新的形象了。
小屌丝：鱼哥，你说的没错啊，新的一年，我要用新的姿势去追妹子。
小鱼：… 怎么三句不说妹子，你无话可说了？？
小屌丝：妹子是我提升技术的动力！
小鱼：… 好吧，只要你能提升技能，其他的都无所谓…
小屌丝：呦吼~~ 对了鱼哥，我记得你有一篇博文，把文字写在图片里。
小鱼：对哦，不少小伙伴通过这个方式，让自己的女友感动了。
小屌丝：那能不能把图片写在别的地方呢？
小鱼：例如呢？？
小屌丝：excel，word，PDF 等等…
小鱼：…唉我去~~
小屌丝：嘿嘿~ ~ 来嘛 ~ ~

2、代码实战

2.1 思路

我们今天要分享的，是把图片写入到excel中，

注意：
这里说的，不是截取一张图片，粘贴到excel；
而是通过像素写入到excel中。

我们来捋一下思路：

• 准备源图片，目标excel；
• 通过Pillow 来读图片的取像素(RGB)；
• 通过openpyxl 向excel cell内填充十六进制色值；
• 最后把转换的RGB像素直接写入到excel中；

说到这里，就们就来分步实现。

2.2 文件准备

需要写入而Excel的源图片：

2.3 实战

2.3.1 安装

本次需要用到两个模块： Pillow 和 openpyxl 。
老规矩， pip 方式安装：

pip install Pillow 
pip install openpyxl 

其他方式安装：

《Python3，选择Python自动安装第三方库，从此跟pip说拜拜！！》
《Python3：我低调的只用一行代码，就导入Python所有库！！》

2.3.2 代码实战

1、色值转换
由于 图片读取的像素是RGB值，而excel是十六进制写入，
所以需要定义一个RGB与十六进制转换的函数

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time   : 2022-01-03
# @Author : carl_DJ

'''
定义RGB 和十六进制色值转换函数
'''

def rgb_to_hex(rgb):
    rgb = rgb.split(',')
    color = ''
    #循环遍历
    for i in rgb:
        num = int(i)
        color  += str(hex(num))[-2:].replace('x','0').upper()
    return  color

2、图片转换
此操作是逐行读取图片的 RGB 色值，再将 RGB 色值转换为十六进制色值填充到 Excel 的 cell 中。

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time   : 2022-01-03
# @Author : carl_DJ


'''
逐行读取图片中的RGB色值，再将RGB色值转换十六进制，填充到excel中
'''

def img_to_excel(img_path,excel_path):
    #读取源图片
    img_src = Image.open(img_path)
    #设置图片宽高
    img_width = img_src.size[0]
    img_hight = img_src.size[1]

    #图片加载
    str_strlist = img_src.load()
    #获取当前的excel文件
    wb = openpyxl.Workbook()
    #保存文件
    wb.save(excel_path)
    #打开excel_path 下的excel文件，并写入信息
    wb = openpyxl.load_workbook(excel_path)
    cell_width,cell_height = 1.0,1.0

    #设置excel的写入页
    sheet = wb['Sheet']

    #循环图片的高与宽，并存入
    for w in range(img_width):
        for h in range(img_hight):
            data = str_strlist[w,h]
            color = str(data).replace("(","").replace(")","")
            color  = rgb_to_hex(color)

            #设置填充颜色为color
            fille = PatternFill("solid",fgColor = color)
            sheet.cell(h + 1,w + 1).fill = fille

    #循环遍历row,让其全部写入
    for i in range(1,sheet.max_row + 1):
        sheet.row_dimensions[i].height = cell_height
    #循环遍历column，让其全部写入
    for i in range(1,sheet.max_column + 1):
        sheet.column_dimensions[get_column_letter(i)].width = cell_width

    #保存文件
    wb.save(excel_path)
    #关闭
    img_src.close()

3、代码整合

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time   : 2022-01-03
# @Author : carl_DJ

import  openpyxl
from openpyxl.styles import PatternFill
from openpyxl.utils import  get_column_letter
from PIL import Image,ImageFont,ImageDraw,ImageColor


'''
色值转换：
从图片读取的像素块色值是 RGB 值,
RGB 和十六进制色值转换。
'''

def rgb_to_hex(rgb):
    rgb = rgb.split(',')
    color = ''
    #循环遍历
    for i in rgb:
        num = int(i)
        color  += str(hex(num))[-2:].replace('x','0').upper()
    return  color


'''
图片转换：
逐行读取图片中的RGB色值，再将RGB色值转换十六进制，填充到excel中
'''

def img_to_excel(img_path,excel_path):
    #读取源图片
    img_src = Image.open(img_path)
    #设置图片宽高
    img_width = img_src.size[0]
    img_hight = img_src.size[1]

    #图片加载
    str_strlist = img_src.load()
    #获取当前的excel文件
    wb = openpyxl.Workbook()
    #保存文件
    wb.save(excel_path)
    #打开excel_path 下的excel文件，并写入信息
    wb = openpyxl.load_workbook(excel_path)
    cell_width,cell_height = 1.0,1.0

    #设置excel的写入页
    sheet = wb['Sheet']

    #循环图片的高与宽，并存入
    for w in range(img_width):
        for h in range(img_hight):
            data = str_strlist[w,h]
            color = str(data).replace("(","").replace(")","")
            color  = rgb_to_hex(color)

            #设置填充颜色为color
            fille = PatternFill("solid",fgColor = color)
            sheet.cell(h + 1,w + 1).fill = fille

    #循环遍历row,让其全部写入
    for i in range(1,sheet.max_row + 1):
        sheet.row_dimensions[i].height = cell_height
    #循环遍历column，让其全部写入
    for i in range(1,sheet.max_column + 1):
        sheet.column_dimensions[get_column_letter(i)].width = cell_width

    #保存文件
    wb.save(excel_path)
    #关闭
    img_src.close()


if __name__ == '__main__':
    #源图片地址
    img_path = './queue.jgp'
    #保存excel地址
    excel_path = './queue.xlsx'
    #执行
    img_to_excel(img_path, excel_path)

4、运行结果

3、总结

写到这里，今天的分享就差不多结束了。
因为今天也用到了Pillow，如果想快速入手，可以参照小鱼的这篇博文《Python3，10行代码，我把情书写在她的照片里，她被我的才华征服了。》

这里小鱼提醒一下，
如果你的源图片很大，运行完成后，打开Excel会提示文件损坏，
因为Excel的行数有限，导致无法全部写完数据。

Excel报错详情：

xml报错详情：

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