PYTHON表情识别常用函数

函数read_image(image: Union[str, Path])：用于实现指定目录下的文件读取

参数类型：表征图片文件路径的字符串

从指定路径读取图片，参数为表征图片文件路径的字符串，返回文件对象：image = Path(image)
判断该路径下的文件是否存在：if not image.exists():
报错，raise函数用于抛出自定义的异常：raise FileNotFoundError('File not found: ’ + str(image))
使用OpenCV读取图像，返回值是一个nparray 多维数组：image_ndarray = cv2.imread(str(image))
返回多维数组return image_ndarray

函数draw_bounding_box(face_coordinates, image_array, color):用于绘制识别框

参数类型：face_coordinates包含人脸左边坐标、顶端坐标、宽度、高度的list；图片数组image_array；颜色参数color

读取bounding_box的位置、形状信息：x, y, w, h = face_coordinates
在图像上绘制矩形边界框，参数image_array为图片数组，(x, y)为左上角坐标，(x + w, y + h)为长宽，color为颜色，2为线条磅数：cv2.rectangle(image_array, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)

函数draw_text(coordinates, image_array, text, color, x_offset=0, y_offset=0, font_scale=2, thickness=2)：用于标注表情

参数类型：face_coordinates包含人脸左边坐标、顶端坐标、宽度、高度的list；图片数组image_array；颜色参数color；标注文字与识别框的相对位置x_offset=0, y_offset=0；字体大小font_scale=2；字体粗细thickness=2

读取识别框基准坐标：x, y = face_coordinates[:2]
添加标注，参数image_array为图片数组，text为标注文字，(x + x_offset, y + y_offset)为标注文字与识别框的相对位置，设置字体为正常大小无衬线字体 FONT_HERSHEY_PLAINcv2.putText(image_array,text,(x + x_offset, y + y_offset),字体大小font_scale，字体颜色color，字体粗细thickness，抗钜齿线cv2.LINE_AA：font_scale=2cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,font_scale,color,thickness,cv2.LINE_AA）

函数show_image(image_array):显示图像

参数类型：图片数组image_array

调整色彩空间以便opencv处理：rgb_image = cv2.cvtColor(image_array, cv2.COLOR_BGR2RGB)
显示图像：pyplot.imshow(rgb_image)
关闭坐标轴显示：pyplot.axis(‘off’)
图像显示：pyplot.show()