1.【入门教程】编程小白也能轻松上线的表情包表表情包斗小程序（含源码）
2.面部表情识别3：Android实现表情识别(含源码，可实时检测)

【入门教程】编程小白也能轻松上线的源码源代表情包斗小程序（含源码）

       欢迎来到编程小白的小程序世界！本教程将带领你轻松步入小程序开发，情包让你在零基础的表情包表情况下也能拥有自己的表情包斗图应用。我们将深入浅出地讲解从零到上线的源码源代全过程，确保每个步骤都能轻松上手。情包级差模式源码

       一、表情包表准备工作

       首先，源码源代注册腾讯云COS对象存储（新用户可享6个月免费试用，情包流量计费详情请参阅文档）（官方链接）

       接着，表情包表下载微信开发者工具（选择稳定版本）（官方链接）

       二、源码源代对象存储操作详解

       对象存储就像你的情包vs查看dll源码个人云存储空间，用于存放表情包文件。表情包表创建存储桶和子用户时，源码源代记得设置严格的情包访问权限，避免密钥泄露的风险。

       点击“密钥管理”，创建子用户，选择“编程访问”，并确保只分配最低权限给子用户。

       复制SecretId和SecretKey，接下来将用到。

       授权存储桶，asp景点网站源码选择子用户，赋予访问权限，并为表情包分类创建文件夹。

       批量上传表情包至相应分类。

       三、开发与上线

       现在我们进入小程序开发阶段，从源码地址开始（搜索“小王子的开发博客”或扫描二维码）:

       解压源码，导入项目并测试。

       修改配置信息，包括id、密钥、魂斗罗unity项目源码域名（在COS中查看）以及bucket名称和地域。

       定制小程序顶部文字，并进行编译和真机调试。

       当加载正常后，即可准备上线。

       四、小程序上线流程

       注册小程序账号（官方链接）

       同步小程序ID，更新开发工具中的配置

       配置服务器域名，确保与COS中的一致。

       取消“不校验合法域名”选项，上传并审核小程序。小程序食品源码

       五、拓展应用

       小程序不仅限于表情包，还可以作为存储空间，关闭“名称搜索”和“第三方应用运行权限”，并禁用分享功能（代码操作步骤见文末）。

       结语

       通过这个教程，你将学会如何从零开始开发并上线一个小程序。只需半天时间，你就能让同学们对你刮目相看。赶紧动手实践，开启你的小程序开发之旅吧！

面部表情识别3：Android实现表情识别(含源码，可实时检测)

       本文为《面部表情识别》系列之《Android实现表情识别(含源码，可实时检测)》的分享，旨在将已训练好的面部表情识别模型移植到Android平台，开发一个实时运行的面部表情识别Android Demo。模型采用轻量级的mobilenet_v2，实现的准确率可达.%，基本满足业务性能需求。

       项目详细指导如何将模型部署到Android中，包括模型的转换为ONNX、TNN等格式，并在Android上进行部署，实现一个表情识别的Android Demo APP。此APP在普通Android手机上能实现实时检测识别，CPU环境下约ms，GPU环境下约ms，基本满足业务性能要求。

       以下为Android版本表情识别Demo效果展示：

       Android面部表情识别APP Demo体验： download.csdn.net/downl...

       或链接: pan.baidu.com/s/OOi-q... 提取码: cs5g

       更多《面部表情识别》系列文章请参阅：

       1.面部表情识别方法：采用基于人脸检测+面部表情分类识别方法。利用现有的人脸检测模型，无需重新训练，减少标注成本。易于采集人脸数据，分类模型针对性优化。

       2.人脸检测方法：使用轻量化人脸检测模型，可在普通Android手机实时检测，模型体积仅1.7M左右。参考链接： /Linzaer/Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB 。

       3.面部表情识别模型训练：训练方法请参考另一篇博文《面部表情识别2：Pytorch实现表情识别(含表情识别数据集和训练代码)》。

       4.面部表情识别模型Android部署：采用TNN进行Android部署。部署流程包括：模型转换为ONNX模型，ONNX模型转换为TNN模型，Android端上部署TNN模型。

       具体部署步骤如下：

       (1) 将Pytorch模型转换为ONNX模型。

       (2) 将ONNX模型转换为TNN模型。

       (3) 在Android端部署TNN模型。

       5.运行效果：在普通手机CPU/GPU上实现实时检测和识别，CPU环境下约ms，GPU环境下约ms。

       遇到的常见问题及解决方法：如果在运行APP时遇到闪退问题，可以参考解决方法：解决dlopen失败：找不到libomp.so库，请访问相关博客。

       Android SDK和NDK相关版本信息请查阅相应文档。

       项目源码下载地址： 面部表情识别3：Android实现表情识别(含源码，可实时检测)

       项目包含内容：Android面部表情识别APP Demo体验链接。