一、前言
請務必看到最後。Python牛已經不是一天兩天的事了，但是我開始也沒想到，Python能這麼牛。前段時間接觸了一個批量摳圖的模型庫，而後在一些視頻中找到靈感，覺得應該可以通過摳圖的方式，給視頻換一個不同的場景，於是就有了今天的文章。
我們先看看能實現什麼效果，先來個正常版的，先看看原場景：
下面是我們切換場景後的樣子：
看起來效果還是不錯的，有了這個我們就可以隨意切換場景，墳頭蹦迪不是夢。另外，我們再來看看另外一種效果，相比之下要狂放許多：
二、實現步驟
我們都知道，視頻是有一幀一幀的畫面組成的，每一幀都是一張圖片，我們要實現對視頻的修改就需要對視屏中每一幀畫面進行修改。所以在最開始，我們需要獲取視頻每一幀畫面。
在我們獲取幀之後，需要摳取畫面中的人物。
摳取人物之後，就需要讀取我們的場景圖片了，在上面的例子中背景都是靜態的，所以我們只需要讀取一次場景。在讀取場景之後我們切換每一幀畫面的場景，並寫入新的視頻。
這時候我們只是生成了一個視頻，我們還需要添加音頻。而音頻就是我們的原視頻中的音頻，我們讀取音頻，並給新視頻設置音頻就好了。
具體步驟如下：
讀取視頻，獲取每一幀畫面
批量摳圖
讀取場景圖片
對每一幀畫面進行場景切換
寫入視頻
讀取原視頻的音頻
給新視頻設置音頻
因為上面的步驟還是比較耗時的，所以我在視頻完成後通過郵箱發送通知，告訴我視頻製作完成。
三、模塊安裝
我們需要使用到的模塊主要有如下幾個：
我們都可以直接用pip安裝：
其中OpenCV有一些適配問題，建議選取3.0以上版本。
四、具體實現
我們導入如下包：
其中Pillow和opencv導入的名稱不太一樣，還有就是我自定義的mail模塊。另外我們還要先準備一些路徑：
接下來我們按照上面說的步驟一個一個實現。
（1）讀取視頻，獲取每一幀畫面
在OpenCV中提供了讀取幀的函數，我們只需要使用VideoCapture類讀取視頻，然後調用read函數讀取幀，read方法返回兩個參數，ret為是否有下一幀，frame為當前幀的ndarray對象。完整代碼如下：
在標處，我獲取了幀的總數，然後通過如下公式獲取比幀數大的整十整百的數：
這樣做是為了讓畫面逐幀排序，這樣讀取的時候就不會亂。另外我們獲取了視頻的幀率和分辨率，這兩個參數在我們創建視頻時需要用到。這裡需要注意的是opencv3.0以下版本獲取幀率和畫面大小的寫法有些許差別。
（2）批量摳圖
批量摳圖需要用到paddlehub中的模型庫，代碼很簡單，這裡就不多說了：
我們執行上面函數後會在項目下生成一個humanseg_output目錄，摳好的圖片就在裡面。
（3）讀取場景圖片
這也是簡單的圖片讀取，我們使用pillow中的Image對象：
這裡的返回的對象並非ndarray對象，而是Pillow中定義的類對象。
（4）對每一幀畫面進行場景切換
簡單來說就是將摳好的圖片和背景圖片合併，我們知道摳好的圖片都在humanseg_output目錄，這也就是為什麼最開始要準備相應的變量存儲該目錄的原因：
在標處，我們複製了背景，如果少了這一步的話，生成的就是我們上面的“千手觀音效果”了。
其它步驟都很好理解，只有返回值比較長，我們來詳細看一下：
最後bgr_im_array就是我們最終的返回結果。
（5）寫入視頻
為了節約空間，我並非等將寫入圖片放在合併場景後面，而是邊合併場景邊寫入視頻：
上面的代碼也非常簡單，執行完成後項目下會生成一個green.mp4，這是一個沒有音頻的視頻，後面就需要我們獲取音頻然後混流了。
（6）讀取原視頻的音頻
因為在opencv中沒找到音頻相關的處理，所以選用moviepy，使用起來也非常方便：
然後就是混流了。
（7）給新視頻設置音頻
這裡同樣使用moviepy，傳入視頻名稱和音頻對象進行混流：
其中output_video是我們在最開始定義的變量。
（8）刪除過渡文件
在我們生產視頻時，會產生許多過渡文件，在視頻合成後我們將它們刪除：
最後就是將整個流程整合一下。
（8）整合
我們將上面完整的流程合併成一個函數：
（9）在main中調用
我們可以把前面定義的路徑也放進了：
這樣我們就完成了完整的流程。
五、發送郵件
郵件的發送又是屬於另外的內容了，我定義了一個mail.py文件，具體代碼如下：
六、總結
老實說上述程序的效率非常低，不僅佔空間，而且耗時也比較長。在最開始我切換場景選擇的是遍歷圖片每一個像素，而後找到了更加高效的方式取代了。但是幀畫面的保存，和png圖片的存儲都很耗費空間。
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