基于Python怎么實現絲滑換裝視頻剪輯

本篇內容介紹了“基于Python怎么實現絲滑換裝視頻剪輯”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

軟硬件、技能需求

CPU最好是I7-8750以上，要不整體制作會非常慢

Python版本3.6以上

由于涉及到深度學習的模塊，從現在開始需要顯卡了。

顏色變換說明

支持廣泛的色彩空間。比如RGB、HSL/HSV、CMY/CMYK 等等各種色彩空間之間的轉換。例如 XYZ 到 sRGB，Spectral 到 XYZ，CIE Lab 到 Adobe RGB。

色差計算。

色彩適應（改變光源）。

RGB 到十六進制，反之亦然。

Python 應用插件

colormath 和 MiVOS 分別應用顏色轉換調整和模塊交互式。

思路流程

你可能好奇這玩意砸出來的？

首先要了解一下顏色切換轉換的方法。

CIE Lab 到 CIE XYZ 轉換的簡單示例。

from colormath.color_objects import LabColor, XYZColor
from colormath.color_conversions import convert_color

lab = LabColor(0.903, 16.296, -2.22)
xyz = convert_color(lab, XYZColor)

想使用不同的 RGB 空間進行轉換

from colormath.color_objects import XYZColor, HSLColor, AdobeRGBColor
from colormath.color_conversions import convert_color

xyz = XYZColor(0.1, 0.2, 0.3)
hsl = convert_color(xyz, HSLColor, through_rgb_type=AdobeRGBColor)
# 轉換回 XYZ，確保在 return 時使用相同的 RGB 顏色空間。
xyz2 = convert_color(hsl, XYZColor, through_rgb_type=AdobeRGBColor)

Delta E 方程

from colormath.color_objects import LabColor
from colormath.color_diff import delta_e_cie1976

# 參考顏色
color1 = LabColor(lab_l=0.9, lab_a=16.3, lab_b=-2.22)
# 與參考進行比較的顏色
color2 = LabColor(lab_l=0.7, lab_a=14.2, lab_b=-1.80)
# 作為浮點數的 delta E 值
delta_e = delta_e_cie1976(color1, color2)

MiVOS 模塊交互式

這個地方你可以理解成識別對應顏色點之后一幀一幀的進行替換最后合成效果圖那樣。

“基于Python怎么實現絲滑換裝視頻剪輯”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！