手把手教你制作微信表情包专辑
相信大家使用微信聊天的过程中都喜欢带上一些表情包，但是自己收藏或上传的表情包是有上限的，同时还需要手动一个个的添加，遇上想要一次性添加10多20个表情的时候，脑子：“这些表情我都好喜欢，我要把他们全部加到表情包列表里！”手：“啊......对！”
这种时候我就想起在表情包商场有一些别人制作的表情包专辑，这些专辑是不计入表情上限的，而且一个专辑里面可以放好多个表情，那么我们可以自己上传自己喜欢的表情包专辑吗？答案是可以的！这篇文章就教大家一步步制作自己的表情包专辑（包括图片处理）。
微信表情开放平台
第一步，我们需要在浏览器上搜索微信表情开放平台，进入官网后，注册并绑定一个账号。（这部分没有什么坑，一步步来2分钟就能搞定，就不展开了。）
之后选择自己想要的作品类型，并点击提交作品，跳转到上传界面
将自己准备好的表情包图片拖拽到上方，填写完基本信息之后点击提交，等待审核完成就可以啦！
图片处理
这时候可能有的小伙伴就要问了，这些谁不会啊，关键是这平台要求240*240像素，对图片大小还有要求，我这不是还得一张张处理吗，说了等于没说。别急，我们有强大的python和cv库！
这里以b站Up主“最上川下山”制作整理的“马鹿”表情包为例。
链接：最上川下山的动态 - 哔哩哔哩
他整理的表情包全部为PNG格式，但是因为是截图，图片的大小各异，
直接拖到表情开发平台的网页中是会提示表情尺寸不符合要求的，我们需要先将这些图片resize到合适的尺寸。
OpenCV库
python-opencv库提供的resize函数可以非常简单地调整图像大小，在使用之前，你需要正确安装了python，并使用pip install opencv-python在你的python环境中安装opencv库。
具体代码如下，大家可以根据自己的需求，调用相应的函数就可以啦。
需要注意的是，opencv库的imread和imwrite不支持中文路径，大家自己用的时候要注意路径的编码问题。
我们先处理一张图片试试
import cv2
import os
import numpy as np
# 将图像缩放为240x240，并在较小的一侧填充黑色像素
def resize_and_pad(img, target_size=(240, 240)):
# 获取原始图像的尺寸
height, width = img.shape[:2]
# 计算缩放比例，以确保较小的一侧适应目标尺寸
scale = min(target_size[0] / width, target_size[1] / height)
# 计算调整后的尺寸
new_width = int(width * scale)
new_height = int(height * scale)
# 缩放图像
resized_img = cv2.resize(img, (new_width, new_height))
# 创建一个空白的目标图像
padded_img = np.zeros((target_size[1], target_size[0], 4), dtype=np.uint8)
# 计算填充位置
x_offset = (target_size[0] - new_width) // 2
y_offset = (target_size[1] - new_height) // 2
# 将调整后的图像复制到目标图像中央
padded_img[y_offset:y_offset+new_height, x_offset:x_offset+new_width] = resized_img
return padded_img
# 需要resize的图像
input_img = u"D:\\BaiduNetdiskDownload\\表情包集合\\1-0255-惊奇.png"
if os.path.exists(input_img):
img = cv2.imdecode(np.fromfile(input_img, dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_UNCHANGED)
pad_img = resize_and_pad(img)
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Padded Image', pad_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
cv2.imwrite("pad_img.png", pad_img)
else:
print("Error: Image file not found.")
可以看到图片被缩小了，并且上下添加了用于将图片填充到240*240的正方形的黑边。
保存出来的图片和属性如下：
将该图片上传到微信表情开放平台，成功！
接下来就是批量处理了，稍微修改一下代码就可以实现......才怪。发现这个中文路径真的会导致挺多问题的，为了避免麻烦，还是统一改成英文好一点。然后又发现up主的命名不规范呀，有些用的空格，有些用的横杠，没办法，对中文正则匹配一下放到对应的文件吧，刚好也可以对表情筛选一下。
正则匹配
import os
import re
import shutil
# 指定目录
source_dir = "D:\BaiduNetdiskDownload\sticker"
# 目标目录
destination_dir = "D:\BaiduNetdiskDownload\sticker\emotions"
# 匹配中文形容词的正则表达式
emotions = {
'fear': re.compile(r'.*害怕.*'),
'amazed': re.compile(r'.*惊奇.*'),
'worry': re.compile(r'.*(担心|不安|紧张|着急).*'),
'earnest': re.compile(r'.*认真.*'),
'think': re.compile(r'.*(思考|疑惑|怀疑).*'),
'shock': re.compile(r'.*(震惊|发呆).*'),
'sad': re.compile(r'.*(悲伤|失望|难受|难过).*'),
'happy': re.compile(r'.*开心.*'),
'shy': re.compile(r'.*(害羞|羞愧|尴尬|辣).*'),
'ashamed': re.compile(r'.*(嫌弃|无语).*'),
'angry': re.compile(r'.*生气.*'),
'tired': re.compile(r'.*疲惫.*'),
'none': re.compile(r'.*无.png'),
'eat': re.compile(r'.*吃饭.*'),
'relax': re.compile(r'.*(放松|睡觉).*')
}
# 创建目标目录
os.makedirs(destination_dir, exist_ok=True)
# 遍历源目录中的文件
for filename in os.listdir(source_dir):
filepath = os.path.join(source_dir, filename)
if os.path.isfile(filepath) and filepath.endswith('.png'):
matched = False
# 检查文件名是否匹配任何情绪词
for emotion, regex in emotions.items():
if regex.match(filename):
# 匹配到情绪词，将文件移动到相应目录
destination_subdir = os.path.join(destination_dir, emotion)
os.makedirs(destination_subdir, exist_ok=True)
# 移动文件并重命名
new_filename = f"{emotion}_{len(os.listdir(destination_subdir)) + 1}.png"
shutil.move(filepath, os.path.join(destination_subdir, new_filename))
matched = True
break
# 如果文件名没有匹配到任何情绪词，将其移动到无法识别的目录
if not matched:
destination_subdir = os.path.join(destination_dir, 'unknown')
os.makedirs(destination_subdir, exist_ok=True)
# 移动文件并重命名
# new_filename = f"unknown_{len(os.listdir(destination_subdir)) + 1}.png"
shutil.move(filepath, os.path.join(destination_subdir, filepath))
经过正则匹配后，我们便得到了以下文件夹：
每个文件夹内是对应的情绪表情包
批量更改图像大小
import cv2
import os
import numpy as np
# 将图像缩放为240x240，并在较小的一侧填充黑色像素
def resize_and_pad(img, target_size=(240, 240)):
# 获取原始图像的尺寸
height, width = img.shape[:2]
# 计算缩放比例，以确保较小的一侧适应目标尺寸
scale = min(target_size[0] / width, target_size[1] / height)
# 计算调整后的尺寸
new_width = int(width * scale)
new_height = int(height * scale)
# 缩放图像
resized_img = cv2.resize(img, (new_width, new_height))
# 创建一个空白的目标图像
if len(resized_img.shape) == 3 and resized_img.shape[2] == 3:
padded_img = np.zeros((target_size[1], target_size[0], 3), dtype=np.uint8)
else:
padded_img = np.zeros((target_size[1], target_size[0], 4), dtype=np.uint8)
# 计算填充位置
x_offset = (target_size[0] - new_width) // 2
y_offset = (target_size[1] - new_height) // 2
# 将调整后的图像复制到目标图像中央
padded_img[y_offset:y_offset+new_height, x_offset:x_offset+new_width] = resized_img
# 将黑色填充区域设置为透明（如果是四通道图像）
if len(padded_img.shape) == 3 and padded_img.shape[2] == 4:
padded_img[np.all(padded_img == [0, 0, 0, 255], axis=2)] = [0, 0, 0, 0]
return padded_img
if __name__ == "__main__":
image_dir = 'D:\\BaiduNetdiskDownload\\sticker\\emotions' # 需要处理的图像目录
output_dir = os.path.join(image_dir, "padded")
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
for file_dir in os.listdir(image_dir):
for file in os.listdir(os.path.join(image_dir, file_dir)):
if not file.endswith('.png') and not file.endswith('.jpg'):
continue
image_path = os.path.join(image_dir, file_dir, file)
img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
pad_img = resize_and_pad(img)
output_path = os.path.join(output_dir, file)
cv2.imwrite(output_path, pad_img)
print(f"已保存 {output_path}")
启动！
完成！（也可以选择修改一下保存路径，就能吧不同情绪的处理结果保存到不同文件夹啦）
上传！（每个专辑最多24个表情哦）
搞定！