脚本三：视频处理及信息获取
前几章我们完成了基于Pytube的所有Youtube操作，包括频道轮询和影片下载，这个功能保证了我们Python自动化脚本已经能够守候在油管后台，对关注的频道进行第一时间的高清影片获取。按照我们第一篇中描述的流程，接下来，在发布到我们自己的自媒体平台之前，需要对视频本身做一些必要的处理，并提取一些视频的信息如封面帧，标题翻译等。前者是为了避免平台搬运监测（本篇只是浅测有效，具体还需要更多的扩展），后者是为发布到中文自媒体平台做资料准备。
1. 视频处理
视频处理的工具是在本系列第二篇文章里所介绍过的FFmpeg：《躺着就能涨粉？Python自动化短视频搬运（二）｜合并影片》，在那篇文章里我们用FFmpeg完成了最基本的音频文件和视频文件的合并。本篇我们将继续深入使用FFmpeg执行更多的操作。
FFmpeg有大量的滤镜（filter）功能，只要输入合适的参数，就能得到经过滤镜处理的视频。在我的实际应用中，我主要用了锐化，对比度，亮度，缩放及裁剪等常用的滤镜，下面就一一来介绍：
使用滤镜的格式：
在介绍具体滤镜前，让我们先把FFmpeg针对多滤镜的命令框架搭一下，分享下我使用的命令：
ffmpeg -i <源文件> -filter_complex <滤镜列表> -c:v libx264 \
-c:a copy -f mp4 <输出文件> -y
<源文件>：需要进行处理的原始视频文件
<滤镜列表>：下面会介绍
<输出文件>：经过滤镜处理完的视频文件
在此系列的第二篇《躺着就能涨粉？Python自动化短视频搬运（二）｜合并影片》的实战例子中，我们有个油管下载和合成的现成视频文件：v1080p+audio.mp4，我们可以直接用它来做测试，并命令输出文件：v1080p+audio_output.mp4。
ffmpeg -i v1080p+audio.mp4 -filter_complex <滤镜列表> -c:v libx264 \
-c:a copy -f mp4 v1080p+audio_output.mp4 -y
<滤镜列表>的格式是 "filter1=para1, filter2=para2, filter3=para3, ..." (注意，双引号是必须的)
ffmpeg -i v1080p+audio.mp4 -filter_complex "filter1=para1, filter2=para2, \
filter3=para3, ..." -c:v libx264 -c:a copy -f mp4 v1080p+audio_output.mp4 -y
滤镜1: 锐化
因为毕竟是搬运来的视频，画面的给人的距离感还是挺远的，为了增加“亲切感”，一般我会使用锐化效果来让画面更锐利，细节可以更加容易的体现出来。
锐化的滤镜名称是unsharp（竟然是unsharp？），它的一般格式是unsharp=x:y:c，x和y是明亮度矩阵xy，默认是5*5，而c是“浓度”，默认值是1，快速应用的话，只修改c就能达到想要的目的。c的数字越大，画面越锐利，但随之而来的就是噪点的增加，所以要选择适中的参数，基于我的实战经验，对于国外下载的视频，使用5:5:2的效果比较好。
unsharp=5:5:2
我们在命令行下面尝试下组合好的锐化命令：
$ ffmpeg -i v1080p+audio.mp4 -filter_complex "unsharp=5:5:2" -c:v libx264 \
-c:a copy -f mp4 v1080p_audio_output.mp4 -y
耐心等待一段时间的FFmpeg处理log结束后，就可以在当前文件夹下找到v1080p+audio_output.mp4文件，播放该文件和源文件对比，能看到画面有比较明显的锐化效果，对清晰度有比较大的提升。
滤镜2: 对比度和亮度
这个比较简单，参数格式是"eq=contrast=c:brightness=b..."其中，c是对比度值，1是不调整，>1是对比度加强，<1是对比度减弱，我目前使用的值是1.2。b是亮度值，0是不调整，>0是变亮，<0是变暗，我目前使用的值是0.1。另外，eq滤镜下还有不少其他的参数，如色温等，有需求完全可以自行添加。
我们在命令行下面尝试下组合好的对比度和亮度调整命令：
$ ffmpeg -i v1080p+audio.mp4 -filter_complex "eq=contrast=1.2:brightness=0.1" \
-c:v libx264 -c:a copy -f mp4 v1080p_audio_output.mp4 -y
耐心等待后，播放两个视频，查看区别：
滤镜3：缩放和裁剪
缩放和裁剪在视频剪辑里非常常用，同样用FFmpeg也是非常地方便。首先看缩放滤镜，它的滤镜格式是scale=x:y，其中x是缩放后的x方向像素数目，y是缩放后的y方向像素数目，比如原视频的分辨率是1024*640，如果scale=1025:641就是指放大图像，scale=1023:639就是指缩小图像。如果想保持原视频的长宽比，可以把x或y的值设成-1，如scale=1280:-1。
在实际应用中，光把视频画面放大，提交到平台后往往还是会呈现出一样的大小，如果我们想要画面更大，通常需要在放大画面的同时配合裁剪，把画面裁切到原来一样的大小。裁剪的滤镜格式是crop=w:h:x:y，其中w是裁剪后的x像素数目，h是y像素数目，x是从原视频的左边开始第几个像素开始截取，y是在从原视频的上方开始第几个像素开始截取。如我们想要一个1024640的视频，并画面的左上角是从原视频的1020位置开始裁剪：crop=1024:640:10:20。
现在我们尝试把测试视频略微放大，并裁减到原尺寸（原视频分辨率为1080*1920）：
$ ffmpeg -i v1080p+audio.mp4 -filter_complex "scale=1180:-1, crop=1080:1920:150:100" \
-c:v libx264 -c:a copy -f mp4 v1080p_audio_output.mp4 -y
效果如下：
合并滤镜
最后，我们把三组滤镜合并在一起，以一句FFmpeg执行以上所有操作：
$ ffmpeg -i v1080p+audio.mp4 -filter_complex "unsharp=5:5:2, \
eq=contrast=1.2:brightness=0.1, \
scale=1180:-1, crop=1080:1920:150:100" \
-c:v libx264 -c:a copy -f mp4 v1080p_audio_output.mp4 -y
最后的执行效果：
好了，这就是我们需要的待发布视频了。我们只要把这句FFmpeg命令加入到python代码里即可：
import os
os.system(f"ffmpeg -i {input_file} -filter_complex \"unsharp=5:5:2, \
eq=contrast=1.2:brightness=0.1, \
scale=1180:-1, crop=1080:1920:150:100\" \
-c:v libx264 -c:a copy -f mp4 {output_file} -y")
2. 获取和编辑封面
由于发布到自媒体平台时，平台都会要求提供一张封面图用于展示使用，如果不主动提供，系统往往会默认使用第一帧或自动随机选一帧，这样一般展示效果不佳。建议我们自己可以主动从视频里获取一帧图片，作为封面图，在Youtube里，可以使用pytube调用接口得到原视频作者提供的封面，但是经过我的测试，这些图片分辨率都很低，没有办法下载到原图。所以我们还是使用强大的FFmpeg，从视频里“抽帧”。抽帧的细节就不介绍了，总的来说使用I帧比较保险，在自动化脚本里，就定义获取影片的第一个I帧作为封面图。抽I帧的命令如下：
ffmpeg -i {source_file} -vf "select=eq(pict_type\\,I)" \
-vframes 1 -vsync vfr -qscale:v 2 -f image2 {output_file} -y
我们就用本章新创建的视频文件v1080p_audio_output.mp4做测试：
ffmpeg -i v1080p_audio_output.mp4 -vf "select=eq(pict_type\,I)" \
-vframes 1 -vsync vfr -qscale:v 2 -f image2 v1080p_audio_output.jpeg -y
可以看到，我们得到了一张还不错的封面图。
同样，合并到python代码里：
os.system(f"ffmpeg -i {input_file} -vf \"select=eq(pict_type\\,I)\" \
-vframes 1 -vsync vfr -qscale:v 2 -f image2 {output_file} -y")
光有封面图片还不够专业，一般的视频封面我们都会见到一些醒目的艺术字，来简要描述视频内容，达到吸睛的效果，当然这个python也是完全可以做到的。
封面图加字幕
编辑图片的功能，我们会同时使用opencv和pillow。这两个都是非常强大的图像处理第三方库，如果只是给画面添加文字，opencv足矣，不过我们需要对文字有些艺术化编辑，如边框高亮等，那就需要pillow比较强大的绘图功能。
首先，先下载安装这两个库，并加上计算库numpy：
$ pip install opencv-python
$ pip install pillow
$ pip install numpy
在代码里导入它们，主要导入模块名和库名并不相同：
import cv2
import numpy as np
from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image
我们可以用cv2把图片读取进来给PIL使用，我们接下来的操作都是基于draw对象来进行，在测试中我们就使用之前生成的现成文件v1080p_audio_output.jpeg：
img = cv2.imread("./v1080p_audio_output.jpeg")
imgpil = Image.fromarray(img)
draw = ImageDraw.Draw(imgpil)
draw.text()函数是pillow中用来给图片加字幕的方法，因为我们需要给字幕加彩色边框，所以需要一定的巧妙处理。我没有找到直接可以使用的边框接口，自己写了一个text_board函数，主要功能就是黄色的文字周边2个像素写一圈白色的相同文字，最后在效果上起到了边框的效果。(这里的实现不用太纠结，无脑抄代码即可)
def text_border(draw, text, x, y, font, shadowcolor, fillcolor):
draw.text((x-2, y), text, font=font, fill=shadowcolor)
draw.text((x+2, y), text, font=font, fill=shadowcolor)
draw.text((x, y-2), text, font=font, fill=shadowcolor)
draw.text((x, y+2), text, font=font, fill=shadowcolor)
draw.text((x-2, y-2), text, font=font, fill=shadowcolor)
draw.text((x+2, y-2), text, font=font, fill=shadowcolor)
draw.text((x-2, y+2), text, font=font, fill=shadowcolor)
draw.text((x+2, y+2), text, font=font, fill=shadowcolor)
draw.text((x, y), text, font=font, fill=fillcolor)
接下来，我们需要设置一下字体，你可以从系统字体库或直接到网上下载免费的.ttf字体文件，存放到代码所在文件夹下。我使用的是汉仪笔染甜甜圈 W字体免费下载和在线预览-字体天下下载下来的HYBiRanTianTianQuanW-2.ttf，比较适合做封面字幕。有了字体文件，并设置字体大小80，我们就用pillow导入，生成font对象：
fontpath = "./HYBiRanTianTianQuanW-2.ttf"
fontsize = 80
font = ImageFont.truetype(fontpath, fontsize)
接着让我们来随意定义一段需要绘制的文字：
title = "一段不错的街头舞蹈！"
我们就可以调用text_border()绘制文字图像了，这段文字的起始位置在100*400，(0,0,0)为黄色字体，(0,255,255)为白色边框：
text_border(draw, title, 100, 400, font, (0,0,0), (0,255,255))
最后，把绘制完draw对象的impil，用numpy和cv2规整保存进v1080p_audio_output_with_title.jpeg文件里。
retext = np.array(imgpil)
cv2.imwrite("./v1080p_audio_output_with_title.jpeg", retext)
让我们来最终效果，挺醒目的！
3. 文字翻译
上文中描述了如何得到封面图和为该封面图添加标题，那这个文字本身从哪里来呢？当然你可以自定义或为每个视频都固定同一个标题，作为自动化脚本，更好的方式当然是获取到原版影片的标题。这里就涉及到第一篇中的内容《躺着就能涨粉？Python自动化短视频搬运（一）｜下载影片》，通过Pytube获得youtube影片的title，这里快速把代码再复习一遍：
from pytube import YouTube
video = YouTube("https://www.youtube.com/watch?v=tO_L8bik10k")
title = video.title
由于是从国外网站下载的影片，它们都是英文标题，而在国内的视频平台上，英文标题很难吸引绝大多数人的关注，因此我们需要自动翻译成中文。这里推荐这里推荐translators库，它能自动对接到指定翻译接口上进行自动的全文翻译。同样下载安装translators：
$ pip install translators
在代码中对title字符串进行外中翻译，这里我选择iciba接口，感觉对外译中把握得比较好，当然其他也都可以用。
import translators as ts
title_cn = ts.iciba(title, to_language='zh-CN')
print(title)
print(title_cn)
打印：
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通过这一篇的介绍，我们成功生成了一张带有中文字幕的封面图，和这一段经过翻译的中文标题，供我们后面发布使用。接下来我们就可以向自己的视频账号进行搬运了。
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本篇用到的代码：
thumbnails.py
import cv2
import numpy as np
from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image
def text_border(draw, text, x, y, font, shadowcolor, fillcolor):
draw.text((x-2, y), text, font=font, fill=shadowcolor)
draw.text((x+2, y), text, font=font, fill=shadowcolor)
draw.text((x, y-2), text, font=font, fill=shadowcolor)
draw.text((x, y+2), text, font=font, fill=shadowcolor)
draw.text((x-2, y-2), text, font=font, fill=shadowcolor)
draw.text((x+2, y-2), text, font=font, fill=shadowcolor)
draw.text((x-2, y+2), text, font=font, fill=shadowcolor)
draw.text((x+2, y+2), text, font=font, fill=shadowcolor)
draw.text((x, y), text, font=font, fill=fillcolor)
img = cv2.imread("v1080p_audio_output.jpeg")
imgpil = Image.fromarray(img)
draw = ImageDraw.Draw(imgpil)
fontpath = "./HYBiRanTianTianQuanW-2.ttf"
fontsize = 80
font = ImageFont.truetype(fontpath, fontsize)
title = "一段不错的街头舞蹈！"
text_border(draw, title, 100, 400, font, (0,0,0), (0,255,255))
retext = np.array(imgpil)
cv2.imwrite("./v1080p_audio_output_with_title.jpeg", retext)
trans.py
import translators as ts
from pytube import YouTube
video = YouTube("https://www.youtube.com/watch?v=tO_L8bik10k")
title = video.title
print(title)
title_cn = ts.iciba(title, to_language='zh')
print(title_cn)
