def _fetch_lfw_people(data_folder_path, slice_=None, color=False, resize=None, min_faces_per_person=0): """Perform the actual data loading for the lfw people dataset This operation is meant to be cached by a joblib wrapper. """ # scan the data folder content to retain people with more that # `min_faces_per_person` face pictures person_names, file_paths = [], [] for person_name in sorted(listdir(data_folder_path)): folder_path = join(data_folder_path, person_name) if not isdir(folder_path): continue paths = [join(folder_path, f) for f in sorted(listdir(folder_path))] n_pictures = len(paths) if n_pictures >= min_faces_per_person: person_name = person_name.replace('_', ' ') person_names.extend([person_name] * n_pictures) file_paths.extend(paths) n_faces = len(file_paths) if n_faces == 0: raise ValueError("min_faces_per_person=%d is too restrictive" % min_faces_per_person) target_names = np.unique(person_names) target = np.searchsorted(target_names, person_names) faces = _load_imgs(file_paths, slice_, color, resize) # shuffle the faces with a deterministic RNG scheme to avoid having # all faces of the same person in a row, as it would break some # cross validation and learning algorithms such as SGD and online # k-means that make an IID assumption indices = np.arange(n_faces) np.random.RandomState(42).shuffle(indices) faces, target = faces[indices], target[indices] return faces, target, target_names

这段代码是 `fetch_lfw_people()` 函数的内部实现，用于加载 LFW 人脸数据集。函数会扫描指定路径下的所有子文件夹，从中选取至少有 `min_faces_per_person` 张人脸照片的人作为数据集的一部分。函数会返回所有符合条件的人脸照片、对应的人名和目标标签。

具体来说，函数首先扫描指定路径下的所有子文件夹，对于每个文件夹，统计其中的人脸照片数量。如果照片数量大于等于 `min_faces_per_person`，则将该人名和对应的文件路径添加到列表中。列表中的文件路径将被传递给 `_load_imgs()` 函数，用于加载人脸照片。

加载完所有人脸照片后，函数会对它们进行洗牌，以避免所有同一个人的照片出现在一起，从而保证数据集的随机性。最后，函数会返回所有人脸照片、对应的目标标签和人名列表。

需要注意的是，该函数是 `fetch_lfw_people()` 函数的内部实现，通常不需要直接调用它。如果您需要加载 LFW 人脸数据集，可以直接调用 `fetch_lfw_people()` 函数并传递相应的参数即可。

相关问题

faces = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=70, resize=0.4)

这是一个使用 scikit-learn 库中的 fetch_lfw_people 方法来获取 Labeled Faces in the Wild（LFW）人脸数据集中的人脸图像，并将图像进行预处理的代码。其中，min_faces_per_person=70 表示只选择至少包含70张图像的人的图像，resize=0.4 表示将图像大小缩小到原始大小的40%以加快处理速度。此操作将返回一个包含人脸图像和标签的字典。

dataset = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=100)

这段代码使用了scikit-learn中的一个数据集加载函数`fetch_lfw_people`，用于加载Labeled Faces in the Wild（LFW）人脸数据集。它的参数`min_faces_per_person`指定了每个人至少要有多少张脸部图片才会被纳入数据集中。

LFW人脸数据集是一个非常经典的人脸识别数据集，包含了13,000多张人脸图片，来自6000多名不同人的人脸图片。每张图片都经过了人工标注，标注了人脸的位置和人物身份。

使用`fetch_lfw_people`函数加载数据集，会返回一个`Bunch`类型的数据结构，其中包含了数据集的各种信息，比如图片数据、人物身份标签、图片尺寸等。可以通过以下代码获取数据集中的图片数据和标签：

X = dataset.data
y = dataset.target

其中，`X`是一个二维数组，每一行代表一张图片的像素值；`y`是一个一维数组，每个元素代表对应图片的人物身份标签。

这个数据集非常适合用于人脸识别的模型训练和评估，如果你正在进行这方面的研究或者应用开发，它可能会对你有所帮助。