利用Python實現普通視訊變成動漫視訊

2022-08-16 18:03:36

容我廢話一下

最近幾個月，毒教材被曝光引發爭議，那些編寫度教材的人著實可惡。咱程式設計師也沒有手繪插畫能力，但咱可以藉助強大的深度學習模型將視訊轉動漫。所以今天的目標是讓任何具有python語言基本能力的程式設計師，實現短視訊轉動漫效果。

效果展示

一、思路流程

1.讀取視訊幀

2.將每一幀影象轉為動漫幀

3.將轉換後的動漫幀轉為視訊

難點在於如何將影象轉為動漫效果。這裡我們使用基於深度學習的動漫效果轉換模型，考慮到許多讀者對這塊不瞭解，因此我這邊準備好了原始碼和模型，直接呼叫即可。

二、影象轉動漫

為了讓大家不關心深度學習模型，已經為大家準備好了轉換後的onnx型別模型。接下來按順序介紹執行onnx模型流程。

安裝onnxruntime庫

pip install onnxruntime

如果想要用GPU加速，可以安裝GPU版本的onnxruntime:

pip install onnxruntime-gpu

需要注意的是：

onnxruntime-gpu的版本跟CUDA有關聯，具體對應關係如下：

當然，如果用CPU執行，那就不需要考慮那麼多了。考慮到通用性，本文全部以CPU版本onnxruntime。

執行模型

先匯入onnxruntime庫，建立InferenceSession物件，呼叫run函數。

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})

具體到我們這裡的動漫效果，實現細節如下：

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函數確保輸入影象的寬高是8的整數倍。這裡主要是因為考慮到深度學習模型有下取樣，確保每次下取樣能被2整除。

單幀效果展示

三、視訊幀讀取與視訊幀寫入

這裡使用Opencv庫，提取視訊中每一幀並呼叫回撥函數將視訊幀回傳。在將圖片轉視訊過程中，通過定義VideoWriter型別變數WRITE確保唯一性。具體實現程式碼如下：

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'),  # 編碼器
            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

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利用Python實現普通視訊變成動漫視訊

目錄

容我廢話一下

一、思路流程

二、影象轉動漫

三、視訊幀讀取與視訊幀寫入

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