笑脸识别从零开始研究：优美的程序(1)
近几个月的笑脸识别研究过程中踩了很多坑，担心记录在本地容易不小心给删了，记录一份放在网上
回顾学习之路，程序上从C++开始，到执着于Python,从实现简单的图像剪切到自己构建卷积神经网络，筚路蓝缕，我心依旧。
以下为关于笑脸识别的个人自学记录，不具备科学的严谨性，仅作参考。
1.硬件
MacBook Air (13-inch, Early 2015)
1.6 GHz Intel Core i5
4 GB 1600 MHz DDR3
Intel HD Graphics 6000 1536 MB
2.软件
程序语言为C++、python
平台为xcode/pycharm
【程序-爬取照片并截取出人脸建立数据集】
https://github.com/nagadomi/lbpcascade_animeface
【图像批量处理】
https://blog.csdn.net/haoji007/article/details/52063227
图片集合函数为：
skimage.io.ImageCollection(load_pattern,load_func=None)
这个函数是放在io模块内的，带两个参数，第一个参数load_pattern, 表示图片组的路径，可以是一个str字符串。第二个参数load_func是一个回调函数，我们对图片进行批量处理就可以通过这个回调函数实现。回调函数默认为imread(),即默认这个函数是批量读取图片。
【facenet代码注释】
https://blog.csdn.net/LIYUAN123ZHOUHUI/article/details/71427799?locationNum=3&fps=1
【笑脸识别新程序：Keras】
https://cloud.tencent.com/developer/article/1010915
作者的github主页：https://github.com/JostineHo
另一个程序：
https://github.com/JostineHo/mememoji
【重要实现可以rank出情绪指】
clmtrackr是一个Javascript库用于精确跟踪图片或视频中的脸部特征。clmtrackr跟踪人脸，并输出人脸模型的坐标位置作为一个数组，按照下面的模型编号
唇部有18个点
程序地址：
https://github.com/auduno/clmtrackr
情绪检测的示例：
https://www.auduno.com/clmtrackr/examples/clm_emotiondetection.html
使用技巧：
