针对给定数据集ORL_Faces，提取多个图像的特征(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。要求 给出程序和实验结果

我们可以使用Python的Scikit-learn库来提取ORL_Faces数据集中的图像特征。例如，我们可以使用Scikit-learn中的Local Binary Patterns（LBP）算法来提取图像的LBP特征。

我们可以使用Scikit-learn中的train_test_split函数来将ORL_Faces数据集随机划分为训练数据集和测试数据集，测试样本占比为20%。

然后，我们可以使用多种分类方法来对图像进行分类，例如K近邻分类器（KNN）、支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等。我们可以使用Scikit-learn中的相应函数来训练分类器并对图像进行分类。

最后，我们可以使用Scikit-learn中的函数来评估分类器的性能，并输出实验结果，例如准确率、召回率、F1分数等。

下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用Scikit-learn提取LBP特征并使用KNN分类器对ORL_Faces数据集中的图像进行分类：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.feature_extraction import image
import numpy as np

# 读取ORL_Faces数据集中的图像
X = []
y = []
# 读取图像和标签
# 可以使用自己的方式读取