在本文中，我们将学习如何使用 python 在视频中渲染响应式文本，我们将使用 opencv 这个包，这是一个非常全面的计算机视觉处理库，会给我们的视频图像处理带来极大的便利。现在，让我们通过 pip 来进行安装。
pip install opencv-python在我们需要使用 opencv 的时候，就可以像下面这样来引用。
import cv2现在让我们进入下一步，选择一个视频并导入到程序中。
这将是一个简单的步骤。我们将做两件事: 导入一个视频和找到视频的帧速率。我们将使用帧速率来计算视频中的秒数，这样我们就可以计算不同文本的渲染时间。
我们使用 VideoCapture 方法导入视频。
tree_video = cv2.VideoCapture('tree.mov')现在我们来计算导入视频的帧速率。
fps = tree_video.get(cv2.CAP_PROP_FPS)print(fps)#result23.9723.97！这意味着视频基本上每秒运行24帧，所以24次循环相当于1秒的视频。
在这一步中，我们将从文本文档中读取文本。我们将使用 open 函数，它是 Python 附带的一个内置函数。下面是我将要导入的文本文档的屏幕截图。
确保每个句子都在新的一行上。在读取文本文档时，我们将把每一行转换为一个列表项。
poem = open('under_the_giant_tree.txt')poem_lines = list(poem)print(poem_lines)
在这一步中，我们将编写一个用于更新文本的函数。我决定根据不同的时间戳更新文本，但是可以随意更改为不同的情况。
frame_ = 0def text_update(frame_): if frames_ < (5*fps): text = str(poem_lines[2]) elif frames_ < (10*fps): text = str(poem_lines[4]) elif frames_ < (15*fps): text = str(poem_lines[6]) elif frames_ < (20*fps): text = str(poem_lines[8]) else: text = "no text found" return text使用 if-else 来确定正在播放的视频的时间戳。
定义一个名为“frame_”的新变量来传入视频帧。这样可以以秒为单位计算持续时间。我们已经知道从第一步开始的每秒帧数，即24帧每秒。在这个函数中，文本将每五秒更新一次。我将诗的行分配给 text 变量。
现在，让我们进入最后一步。
太好了！我们快完成了。在最后一步，我们将把迄今为止所做的一切结合起来。我们将使用 while 循环来触发程序。我们可以使用“ escape”或“ q”键结束循环。
while(True):ret, frame = tree_video.read()font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEXon_video_text = text_update(frame_) cv2.putText(frame, on_video_text, (50, 50), font, 1, (0, 255, 255), 2, cv2.LINE_4)frame_ = frame_ + 1cv2.imshow('poem on video', frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): breaktree_video.release()cv2.destroyAllWindows()那么上面的代码中发生了什么:
下面是我运行程序后的截图：
恭喜！我们已经学习了如何使用 Python 在视频上呈现可更新的响应文本。我希望你喜欢这个实际操作的计算机视觉项目。参与实际的编程项目是提高编程技能的最好方法。
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