[Day 27]用Django架构建置专属的LINEBOT吧 - 用LINE进行影片画面边缘侦测处理

介绍了图片讯息、音讯讯息、位置讯息处理的相关应用，
想说也趁这个机会来介绍一点关於影片处理的相关应用吧！

用LINE BOT处理用户传送的影片

比照之前所做的处理方法，
这边一样先将LINE用户端收到的影片储存成实体档案：

elif event.message.type=='video':
    video_content = line_bot_api.get_message_content(event.message.id)
    path='./static/video.mp4'
    with open(path, 'wb') as fd:
        for chunk in video_content.iter_content():
            fd.write(chunk)
    message.append(TextSendMessage(text='影片存档成功'))
    line_bot_api.reply_message(event.reply_token,message)

这样一来就能将影片讯息存成实体档案罗，

实际操作影片：

以cv2.Canny()进行影片边缘侦测处理

在OPENCV的套件中，cv2.Canny()是用来进行图片边缘侦测处理用的函数，
其中需要三个参数，第一个是要处理图片，
第二个跟第三个分别设定0-255之中的两个数值，
以作为边缘侦测的边缘筛选值，使用范例如下：

edges = cv2.Canny(image, threshold1, threshold2)

而我们要处理的影片，其实也可以将其分为一格一格的图片来进行处理，
首先我们以cv2.Canny()设定一个进行影片边缘侦测的函数：

#Video_Processing.py
import numpy as np 
import cv2 as cv 

image_path = './static/video_canny.jpg'
video_path = './static/video_canny.mp4'

def video_processing(path):
    cap = cv.VideoCapture(path)

    # 设定撷取影像的尺寸大小
    fourcc = 0x00000021
    FPS = 24
    w = int(cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
    h = int(cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
    
    # 建立 VideoWriter 物件，输出影片至 './static/video_canny2.mp4'
    # FPS 值为 24, fourcc 为 0x00000021=>转mp4档案格式，w,h设定为原影片大小
    output = cv.VideoWriter(video_path,fourcc,FPS,(w,h))

    while(cap.isOpened()):
        ret, frame = cap.read()
        #以cv2.Canny()进行边缘侦测，threshold1及threshold2可依需求调整为0-255任一数
        canny = cv.Canny(frame,80,220)
        if ret == True:
            # 写入影格
            output.write(canny)

            cv.imshow('canny',canny)
            cv.imwrite(image_path,canny)
            #cv2.waitKey()中的参数单位是毫秒，代表每一张图片所停留的时间，一般设定为25
            if cv.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'):
                break
        else:
            break
    return image_path , video_path

上面这段函数的处理步骤如下：
1.令cap变数为读取的影片，以cv2.VideoCapture(file)读取影片档案
2.以cap.get()获得原始图片的宽跟高
3.设定要输出的影片格式：(1)输出档案路径，(2)fourcc格式，(3)影片帧数(每秒几张图)，(4)影片宽跟高
4.建立一个要输出的空白影片档案，范例是令为output变数
5.以cap.isOpened()来确认影像档案是否被开启，
6.以cap.read()读取影像档案的某一格画面frame，ret是回传是否捕捉成功，若成功则为true
7.以cv2.Canny()进行该画面边缘侦测，并且将侦测结果画面令为canny，
8.将canny加入准备好的空白影片output中，
9.将canny画面显示於电脑，并写入图片(作为影片缩图使用)
10.一个画面停留25毫秒，结束後继续捕捉下一个画面

依照这个流程，会将影片中的每个画面都进行一次cv2.Canny()处理，
再透过cv2.VideoWriter()拚凑成另一个影片，
以此类推，其实以同样的方式也能进行其他的图像处理应用，
这边就先作为简单的范例罗，

上面的函数设定完毕後，再将image_path , video_path return至views.py档案中，

#views.py
from IT_help.Video_Processing.py import *

......

elif event.message.type=='video':
    #撷取LINE用户端所传送的影片内容资讯
    video_content = line_bot_api.get_message_content(event.message.id)
    #设定影片档案存取路径与名称
    path='./static/video.mp4'
    #将内容写入实体影片档案
    with open(path, 'wb') as fd:
        for chunk in video_content.iter_content():
            fd.write(chunk)
    #获得缩图URL与影片URL
    image_path,video_path = video_processing(path)
    message.append(TextSendMessage(text='影片处理完毕'))
                    message.append(VideoSendMessage(original_content_url='https://'+domain+video_path[1:],preview_image_url='https://'+domain+image_path[1:]))
    line_bot_api.reply_message(event.reply_token,message)

这样就能将接收到的影片档案经过边缘侦测的处理後吐回给User端罗，
如果要将边缘侦测做得更细致，可以直接调整threshold参数，
用这个方法可以将每个画面经过将同处理并输出所需要的结果，
不妨将其他图像处理的方法都拿来试试看罗~

实际操作影片：

实际结果影片：