请用python写出对指定目录内图片进行基于LDA与KNN人脸分类的代码

由于LDA和KNN人脸分类的具体实现方法和算法实现细节较复杂，在此不能一一给出完整的代码。但是，我可以给出一些参考代码来帮助你实现这个项目。

首先，你需要导入所需的库：

import os
import cv2
import numpy as np
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis as LDA
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

然后，你需要读取目录中的图像，并将它们转换为适合LDA和KNN模型输入的格式：

def read_images(path):
    images = []
    labels = []
    for subdir in os.listdir(path):
        for filename in os.listdir(path + "/" + subdir):
            img = cv2.imread(path + "/" + subdir + "/" + filename)
            img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
            img = cv2.resize(img, (64, 64))
            images.append(img.flatten())
            labels.append(subdir)
    return images, labels

接着，你可以使用LDA对数据进行降维处理：

X, y = read_images(path)
X = np.array(X)
y = np.array(y)
lda = LDA(n_components=50)
X_lda = lda.fit_transform(X, y)

最后，你可以使用KNN对降维后的数据进行人脸分类：

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_lda, y)

这些代码只是LDA和KNN人脸分类的基本框架，您可能需要根据您的需求进行更改。