废话不多说，直接开干!
抖音字符视频在今年火过一段时间。

反正我是始终忘不了那段刘耕宏老师本草纲目的音乐…

这一次自己也来实现一波，做一个字符视频出来

百度好多都是显示模块，这个完整实现效果

步骤

将视频转化为一帧一帧的图片
把图片转化为字符画
按顺序播放字符画

1、准备

安装 Python-OpenCV 库
安装 Numpy 科学计算库

用到模块库

import time

import cv2
import os
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import numpy as np
import os

然后新建python代码文档，在开头添加上下面的导入语句

2. 材料

材料来个视频文件了，我这里用的是zimeng.mp4，下载下来和代码放到同一目录下
你也可以换成自己的，建议是学习时尽量选个短一点的视频，十几秒十秒就行了，方便调试用
此外，要选择对比度高的视频。否则的话，就需要彩色字符才能有足够好的表现，有时间我试试。

3、按帧读取视频

现在继续添加代码，实现第一步：按帧读取视频。
下面这个函数，接受视频路径和字符视频的尺寸信息，返回一个img列表，其中的img是尺寸都为指定大小的灰度图。

第一步截取图片

def video_img(file='zimeng.mp4'):
    # 在当前目录下新建文件夹
    folder_path = "img_bear/"
    if folder_path:
        pass
    else:
        os.makedirs(folder_path)
    # 进行视频的载入
    vc = cv2.VideoCapture(file)
    # 判断载入的视频是否可以打开
    ret = vc.isOpened()
    # 循环读取视频帧
    num = 0
    while ret:
        num = num + 1
        # 进行单张图片的读取,ret的值为True或者Flase,frame表示读入的图片
        ret, frame = vc.read()
        if ret:
            # 存储为图像
            cv2.imwrite('img_bear/' + str(num) + '.jpg', frame)
            # 输出图像名称
            print('img_bear/' + str(num) + '.jpg')
            # 在一个给定的时间内(单位ms)等待用户按键触发,1ms
            cv2.waitKey(1)
        else:
            break
    # 视频释放
    vc.release()
    time.sleep(0.5)
    video_image(num)

如果运行没报错，就没问题
代码里的注释应该写得很清晰了，继续下一步

第二步对图片做灰度处理

视频转换成了图像，这一步便是把图像转换成字符画
上面这个函数，一个img对象为参数，前往对应的字符画

def video_image(num=''):
    # 创建字符图片文件夹
    folder_path = "bear/"
    if folder_path:
        pass
    else:
        os.makedirs(folder_path)
    for i in range(1, num):
        filename = 'img_bear/' + str(i) + '.jpg'
        im = Image.open(filename)  # 返回一个Image对象
        width = im.size[0]
        heigth = im.size[1]
        print('宽：%d,高：%d' % (im.size[0], im.size[1]))
        # 字符列表
        ascii_char = list("$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/|()1{}[]?-_+~            <>i!lI;:,"^`'. ")
        # 判断图片是否存在
        if os.path.exists(filename):
            # 将图片转化为灰度图像,并重设大小
            img_array = np.array(Image.open(filename).resize((160, 160), Image.ANTIALIAS).convert('L'))
            # 创建新的图片对象
            img = Image.new('L', (width, heigth), 255)
            draw_object = ImageDraw.Draw(img)
            # 设置字体
            font = ImageFont.truetype('consola.ttf', 10, encoding='unic')
            # 根据灰度值添加对应的字符
            for j in range(160):
                for k in range(160):
                    x, y = k * 8, j * 8
                    index = int(img_array[j][k] / 4)
                    draw_object.text((x, y), ascii_char[index], font=font, fill=0)
            name = 'bear/' + str(i) + '.jpg'
            print(name)
            # 保存字符图片
            img.save(name, 'JPEG')
    time.sleep(0.5)
    video(num)

第三步字符转视频

写了这么多代码，如今终于要出效果了。如今就是最激动人心的一步：播放字符画了。
异样的，我把它封装成了一个函数。上面这个函数承受一个字符画的列表并播放。

def video(num):
    filename = 'img_bear/' + str(1) + '.jpg'
    im = Image.open(filename)  # 返回一个Image对象
    width = im.size[0]
    heigth = im.size[1]
    # 设置视频编码器,这里使用使用MJPG编码器
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG')
    # 输出视频参数设置,包含视频文件名、编码器、帧率、视频宽高(此处参数需和字符图片大小一致)
    videoWriter = cv2.VideoWriter('bear_character.avi', fourcc, 20.0, (width, heigth))

    for i in range(1, num):
        filename = 'bear/'+str(i)+'.jpg'
        # 判断图片是否存在
        if os.path.exists(filename):
            img = cv2.imread(filename=filename)
            # 在一个给定的时间内(单位ms)等待用户按键触发,100ms
            cv2.waitKey(100)
            # 将图片写入视频中
            videoWriter.write(img)
            print(str(i) + '.jpg' + ' done!')
    # 视频释放
    videoWriter.release()
    time.sleep(1)
    # 删除图片
    remove_img()
    remove_img_bear()

下面完整代码
可能要等很久。我使用示例视频大概需要 500 秒左右。
ctrl+f10执行对应的文件
完整代码里面加了
执行生成图片，生成灰度图片，最后通过灰度生成字节视频删除多余文件
说了那太多废话就是：最后还需删除一些临时的文件及文件夹。

import time

import cv2
import os
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import numpy as np
import os

# 第一步截取图片
def video_img(file='zimeng.mp4'):
    # 在当前目录下新建文件夹
    folder_path = "img_bear/"
    if folder_path:
        pass
    else:
        os.makedirs(folder_path)
    # 进行视频的载入
    vc = cv2.VideoCapture(file)
    # 判断载入的视频是否可以打开
    ret = vc.isOpened()
    # 循环读取视频帧
    num = 0
    while ret:
        num = num + 1
        # 进行单张图片的读取,ret的值为True或者Flase,frame表示读入的图片
        ret, frame = vc.read()
        if ret:
            # 存储为图像
            cv2.imwrite('img_bear/' + str(num) + '.jpg', frame)
            # 输出图像名称
            print('img_bear/' + str(num) + '.jpg')
            # 在一个给定的时间内(单位ms)等待用户按键触发,1ms
            cv2.waitKey(1)
        else:
            break
    # 视频释放
    vc.release()
    time.sleep(0.5)
    video_image(num)
# 第二步对图片做灰度处理
def video_image(num=''):
    # 创建字符图片文件夹
    folder_path = "bear/"
    if folder_path:
        pass
    else:
        os.makedirs(folder_path)
    for i in range(1, num):
        filename = 'img_bear/' + str(i) + '.jpg'
        im = Image.open(filename)  # 返回一个Image对象
        width = im.size[0]
        heigth = im.size[1]
        print('宽：%d,高：%d' % (im.size[0], im.size[1]))
        # 此字符表用于生字符帧，对应256个像素，字符越多且不同样式，字符帧越精细
        ascii_char = list("$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/|()1{}[]?-_+~            <>i!lI;:,"^`'. ")
        # 判断图片是否存在
        if os.path.exists(filename):
            # 将图片转化为灰度图像,并重设大小
            img_array = np.array(Image.open(filename).resize((160, 160), Image.ANTIALIAS).convert('L'))
            # 创建新的图片对象
            img = Image.new('L', (width, heigth), 255)
            draw_object = ImageDraw.Draw(img)
            # 设置字体
            font = ImageFont.truetype('consola.ttf', 10, encoding='unic')
            # 根据灰度值添加对应的字符
            for j in range(160):
                for k in range(160):
                    x, y = k * 8, j * 8
                    index = int(img_array[j][k] / 4)
                    draw_object.text((x, y), ascii_char[index], font=font, fill=0)
            name = 'bear/' + str(i) + '.jpg'
            print(name)
            # 保存字符图片
            img.save(name, 'JPEG')
    time.sleep(0.5)
    video(num)
# 第三步字符转视频

def video(num):
    filename = 'img_bear/' + str(1) + '.jpg'
    im = Image.open(filename)  # 返回一个Image对象
    width = im.size[0]
    heigth = im.size[1]
    # 设置视频编码器,这里使用使用MJPG编码器
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG')
    # 输出视频参数设置,包含视频文件名、编码器、帧率、视频宽高(此处参数需和字符图片大小一致)
    videoWriter = cv2.VideoWriter('bear_character.avi', fourcc, 20.0, (width, heigth))

    for i in range(1, num):
        filename = 'bear/'+str(i)+'.jpg'
        # 判断图片是否存在
        if os.path.exists(filename):
            img = cv2.imread(filename=filename)
            # 在一个给定的时间内(单位ms)等待用户按键触发,100ms
            cv2.waitKey(100)
            # 将图片写入视频中
            videoWriter.write(img)
            print(str(i) + '.jpg' + ' done!')
    # 视频释放
    videoWriter.release()
    time.sleep(1)
    # 删除图片
    remove_img()
    remove_img_bear()
# 原图片删除
def remove_img():
    files = os.getcwd()  # files中保存的是当前的执行目录
    file_name = files + "/img_bear"
    del_list = os.listdir(file_name)
    for f in del_list:
        file_path = os.path.join(file_name, f)
        print(file_path)
        if os.path.isfile(file_path):
            os.remove(file_path)
            print('成功删除文件:')
        else:
            print('未找到此文件:')
# 灰度图片删除
def remove_img_bear():
    files = os.getcwd()  # files中保存的是当前的执行目录
    file_name = files + "/bear"
    del_list = os.listdir(file_name)
    for f in del_list:
        file_path = os.path.join(file_name, f)
        print(file_path)
        if os.path.isfile(file_path):
            os.remove(file_path)
            print('成功删除文件:')
        else:
            print('未找到此文件:')
def main():
    video_img('video.mp4')


if __name__ == "__main__":
    main()

进一步优化
到了这里，核心功能基本都完成了。
不过仔细想想，其实还有很多可以做的：

什么是指定要转换的区间、帧率？

每次转换都要很久的时间，能不能边转换边播放？或者转换后把数据保存起来，下次播放时，就直接读缓存
总结
完整代码，要注意的是代码库的代码。

最后祝愿大家们
2022在疫情下的五一，国际劳动节也是全世界劳动者的节日，劳动创造了人类的美好和幸福，劳动者是最美丽的人。最后，我提前祝大家“五一”节日快乐、平安幸福！

看下效果图