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B站智能防擋彈幕的一種python實(shí)現(xiàn)

jzzlee / 2014人閱讀

摘要：將圖片的處理方法放到視頻中的每一幀，再加上彈幕飛過(guò)的效果，就完成了版的智能防擋彈幕。不知道站的實(shí)現(xiàn)方法是怎樣，是否有人工干預(yù)，是否有預(yù)計(jì)算。

某天代碼寫(xiě)得老眼昏花，去B站上摸魚(yú)，突然發(fā)現(xiàn)奇怪的現(xiàn)象：

喲呵，B站竟然做了 視頻前景提取 ，把彈幕藏到畫(huà)面人物的后面。識(shí)別效果還意外地不錯(cuò)呢。

然后又翻了下，發(fā)現(xiàn)這是個(gè)叫做“ 智能防擋彈幕 ”的功能，我只在部分舞蹈區(qū)的視頻里找到了開(kāi)關(guān)。

我不知道B站是怎么實(shí)現(xiàn)的，但我腦中閃過(guò)一個(gè)想法：能不能用 Python 實(shí)現(xiàn)？簡(jiǎn)單搜索了一下“ python 前景提取 ”，發(fā)現(xiàn) OpenCV 的 GrabCut 提供了這樣的功能。

那么剩下的就好辦了。

先放最終實(shí)現(xiàn)效果（完整代碼見(jiàn)文末）：

之前我們的“ 每周一坑 ”里有講過(guò)怎么在圖片上加文字：【解答】用代碼給圖片配上文字。用這個(gè)方法，可以模擬彈幕的效果：

再用 GrabCut，提取出圖片上的前景部分。核心代碼：


import numpy as npimport cv2

mask = np.zeros(img.shape[:2],np.uint8)
bgdModel = np.zeros((1,65),np.float64)
fgdModel = np.zeros((1,65),np.float64)
rect = (10, 10, img.shape[1]-10, img.shape[0]-10)
cv2.grabCut(img,mask,rect,bgdModel,fgdModel,5,cv2.GC_INIT_WITH_RECT)

img 是輸入圖像，mask 是輸出圖像，是一個(gè)二值化的蒙版（mask），rect 是待檢測(cè)區(qū)域，后面的數(shù)字 5 是迭代次數(shù)，其他的參數(shù)照搬例子即可。輸出結(jié)果：

有了蒙版之后，就可以對(duì)圖像進(jìn)行運(yùn)算。分別取出 帶彈幕圖像的背景部分 ，和 原圖像的前景部分 ，兩個(gè)加一起，就是我們最終需要的效果：

核心代碼：


img = img * (1-mask)[:,:,np.newaxis] + img * mask[:,:,np.newaxis]

基本功能這樣就完成了。將圖片的處理方法放到視頻中的每一幀，再加上彈幕飛過(guò)的效果，就完成了 Python 版的智能防擋彈幕。

更多的一些細(xì)節(jié)：

1、前景提取的速度比較慢，為了能達(dá)到實(shí)時(shí)效果，我在 提取前景時(shí)，將圖片縮小，獲取蒙版之后，再將其放大至原尺寸 。蒙版本身的分辨率幾乎不影響最終效果，但通過(guò)這個(gè)方法就可以做到實(shí)時(shí)。

2、每一幀的處理速度有快有慢，為了穩(wěn)定幀率，我加入了每幀時(shí)間的計(jì)算， 如果時(shí)間不足設(shè)定時(shí)長(zhǎng)，就 sleep 剩下的時(shí)間 。

3、一些過(guò)渡幀的識(shí)別效果會(huì)比較差，導(dǎo)致中間少數(shù)蒙版出現(xiàn)類(lèi)似“跳幀”的效果。為了平滑這些幀，我在程序里記錄每一幀蒙版中前景像素的數(shù)量， 如果當(dāng)前幀與之前 20 幀的平均值差距超過(guò) 50%，那就認(rèn)為這一幀的前景提取不合格，直接使用之前的蒙版 。

4、為了模擬實(shí)際效果，我還去B站抓了下視頻相關(guān)的彈幕，它是在一個(gè) xml 文件中：

https:// api.bilibili.com/x/v1/dm/list.so?oid=9931722

因?yàn)橹挥幸粋€(gè)文件，我就直接通過(guò) SublimeText 的正則替換功能 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了整理，沒(méi)額外再寫(xiě)爬蟲(chóng)和處理的代碼。這是個(gè)很實(shí)用的小技巧。

代碼中我只使用了 彈幕內(nèi)容 和 時(shí)間 兩個(gè)值。當(dāng)?shù)竭_(dá)某條彈幕時(shí)間，就把它放入激活列表， 添加到圖像右側(cè)，隨機(jī)高度和顏色，然后每一幀將橫向位置向左移動(dòng) 。直到圖像左側(cè)外部后，從激活列表中移除。

最終效果演示視頻：

https://www.zhihu.com/video/1066336643396620288

作為一個(gè) demo，效果勉強(qiáng)可以接受吧。對(duì)這種沒(méi)有預(yù)設(shè)背景信息，完全靠圖像層面計(jì)算的話(huà)，準(zhǔn)確率是不會(huì)太高的。所以只有這種背景單一、前景明顯的視頻效果還不錯(cuò)。而且很明顯，白色衣服的效果就不太行。不知道B站的實(shí)現(xiàn)方法是怎樣，是否有人工干預(yù)，是否有預(yù)計(jì)算。我覺(jué)得有的可能性還是很大的，因?yàn)楫吘怪挥猩倭恳曨l開(kāi)啟了“智能防擋”。如果有了解情況的，歡迎留言。

*

PS：說(shuō)來(lái)我以前的論文，和這個(gè)也算是相關(guān)領(lǐng)域。

獲取“Python智能防擋彈幕”完整代碼，請(qǐng)?jiān)诠娞?hào)（Crossin的編程教室）里回復(fù)關(guān)鍵字 彈幕

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