用python给出程序，针对给定数据集ORL_Faces，提取图像的特征(可以采用多种特征） 并图像进行分类，分类方法自选。训练数据集和测试数据集采用随机划分的方法生成，测试样本占比为20%。图像可以经过预处理。

我们可以使用 Python 的 scikit-learn 库来提取图像的特征并进行分类。下面是一个示例程序，其中使用了 Local Binary Patterns (LBP) 特征和支持向量机 (SVM) 分类器进行分类：

# 导入所需的库
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.feature_extraction import image
import numpy as np
import cv2

# 读取数据集中的图像并存储在 numpy 数组中
X = []
y = []
for i in range(1, 41):
    for j in range(1, 11):
        img = cv2.imread(f'ORL_Faces/s{i}/{j}.pgm', 0)
        X.append(img)
        y.append(i)
X = np.array(X)
y = np.array(y)

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义预处理流水线
pipeline = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),
    ('feature_extraction', image.LocalBinaryPatterns(24, 8)),
    ('classifier', SVC())
])

# 定义超参数网格
param_grid = {
    'classifier__C': [0.1, 1, 10, 100],
    'classifier__gamma': [0.1, 1, 10, 100]
}

# 使用网格搜索交叉验证来调整超参数
grid_search = GridSearchCV(pipeline, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上评估最优的模型
y_pred = grid_search.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))

在这个程序中，我们首