def get_images_and_labels(path): image_paths = [os.path.join(path, f) for f in os.listdir(path)] # 新建连个list用于存放 face_samples = [] ids = [] # 遍历图片路径，导入图片和id添加到list中 for image_path in image_paths: # 通过图片路径将其转换为灰度图片 img = Image.open(image_path).convert('L') # 将图片转化为数组 img_np = np.array(img, 'uint8') if os.path.split(image_path)[-1].split(".")[-1] != 'jpg': continue # 为了获取id，将图片和路径分裂并获取 id = int(os.path.split(image_path)[-1].split(".")[1]) # 调用熟悉的人脸分类器 detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') faces = detector.detectMultiScale(img_np) # 将获取的图片和id添加到list中 for (x, y, w, h) in faces: face_samples.append(img_np[y:y + h, x:x + w]) ids.append(id) return face_samples, ids

这段代码是一个 Python 函数，用于读取一个文件夹中的人脸图像，并将其转化为灰度图像，并返回一个包含人脸图像数组和相应标签的元组。具体解释如下：

- 函数名为 get_images_and_labels，接收一个参数 path，表示要读取的文件夹路径。
- 第一行代码使用 os.listdir() 函数列出文件夹中的所有文件名，并使用 os.path.join() 函数将路径和文件名结合起来，得到完整的文件路径列表。
- 接下来新建两个空列表 face_samples 和 ids，用于存放人脸图像和相应的标签。
- 然后对于每个文件路径，读取图像并将其转化为灰度图像，然后将其转化为 numpy 数组。
- 接下来判断文件名是否以 jpg 结尾，如果不是，则跳过该文件，继续处理下一个文件。
- 然后通过文件名获取该图像的标签 id，该 id 是文件名中第二个点号后面的数字。
- 然后调用一个人脸分类器 haarcascade_frontalface_default.xml，该分类器是 OpenCV 提供的一个预训练分类器，用于检测人脸。
- 然后使用该分类器检测该图像中的人脸，并将检测到的人脸作为样本添加到 face_samples 列表中，并将其相应的标签添加到 ids 列表中。
- 最后返回 face_samples 和 ids 两个列表作为元组。