B站智能防挡弹幕的一种python实现

Crossin先生

某天代码写得老眼昏花,去B站上摸鱼,突然发现奇怪的现象:

哟呵,B站竟然做了 视频前景提取 ,把弹幕藏到画面人物的后面。识别效果还意外地不错呢。

然后又翻了下,发现这是个叫做“ 智能防挡弹幕 ”的功能,我只在部分舞蹈区的视频里找到了开关。

我不知道B站是怎么实现的,但我脑中闪过一个想法:能不能用 Python 实现?简单搜索了一下“ python 前景提取 ”,发现 OpenCVGrabCut 提供了这样的功能。

那么剩下的就好办了。

先放最终实现效果(完整代码见文末):

之前我们的“ 每周一坑 ”里有讲过怎么在图片上加文字:【解答】用代码给图片配上文字。用这个方法,可以模拟弹幕的效果:

再用 GrabCut,提取出图片上的前景部分。核心代码:



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 是输入图像,mask 是输出图像,是一个二值化的蒙版(mask),rect 是待检测区域,后面的数字 5 是迭代次数,其他的参数照搬例子即可。输出结果:

有了蒙版之后,就可以对图像进行运算。分别取出 带弹幕图像的背景部分 ,和 原图像的前景部分 ,两个加一起,就是我们最终需要的效果:

核心代码:



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

基本功能这样就完成了。将图片的处理方法放到视频中的每一帧,再加上弹幕飞过的效果,就完成了 Python 版的智能防挡弹幕。

更多的一些细节:

1、前景提取的速度比较慢,为了能达到实时效果,我在 提取前景时,将图片缩小,获取蒙版之后,再将其放大至原尺寸 。蒙版本身的分辨率几乎不影响最终效果,但通过这个方法就可以做到实时。

2、每一帧的处理速度有快有慢,为了稳定帧率,我加入了每帧时间的计算, 如果时间不足设定时长,就 sleep 剩下的时间

3、一些过渡帧的识别效果会比较差,导致中间少数蒙版出现类似“跳帧”的效果。为了平滑这些帧,我在程序里记录每一帧蒙版中前景像素的数量, 如果当前帧与之前 20 帧的平均值差距超过 50%,那就认为这一帧的前景提取不合格,直接使用之前的蒙版

4、为了模拟实际效果,我还去B站抓了下视频相关的弹幕,它是在一个 xml 文件中:

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

因为只有一个文件,我就直接通过 SublimeText 的正则替换功能 对数据进行了整理,没额外再写爬虫和处理的代码。这是个很实用的小技巧。

代码中我只使用了 弹幕内容时间 两个值。当到达某条弹幕时间,就把它放入激活列表, 添加到图像右侧,随机高度和颜色,然后每一帧将横向位置向左移动 。直到图像左侧外部后,从激活列表中移除。

最终效果演示视频:

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

作为一个 demo,效果勉强可以接受吧。对这种没有预设背景信息,完全靠图像层面计算的话,准确率是不会太高的。所以只有这种背景单一、前景明显的视频效果还不错。而且很明显,白色衣服的效果就不太行。不知道B站的实现方法是怎样,是否有人工干预,是否有预计算。我觉得有的可能性还是很大的,因为毕竟只有少量视频开启了“智能防挡”。如果有了解情况的,欢迎留言。

    • *

    PS:说来我以前的论文,和这个也算是相关领域。

获取“Python智能防挡弹幕”完整代码,请在公众号(Crossin的编程教室)里回复关键字 弹幕

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