ef fetch_dataset(): dataset = fetch_lfw_people( min_faces_per_person=100) # labelled faces in the wild data with users more than 100 faces return dataset，该函数中，我希望对dataset中的图像通过我自己写的函数进行预处理

如果你想对 `fetch_lfw_people` 函数返回的数据集中的图像使用自己编写的函数进行预处理，你可以在 `fetch_dataset` 函数中添加代码来实现。具体来说，你可以定义一个函数，用它来对图像进行预处理，然后在 `fetch_dataset` 函数中调用这个函数，对数据集中的每张图像进行预处理。

以下是一个示例代码，演示如何使用自己编写的函数 `my_preprocessing_func` 对 `fetch_lfw_people` 函数返回的数据集中的图像进行预处理：

from sklearn.datasets import fetch_lfw_people

def fetch_dataset():
    dataset = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=100)
    # 对图像进行预处理
    dataset.images = my_preprocessing_func(dataset.images)
    return dataset

def my_preprocessing_func(images):
    # 自定义的预处理函数，对图像进行处理
    # ...
    return processed_images

在这个代码中，`my_preprocessing_func` 函数被用来对图像进行预处理。这个函数接收一个二维数组 `images`，其中每一行表示一张图像。在这个函数中，你可以使用任何你想用的方法来对图像进行处理，例如调整图像大小、变换图像颜色空间、去除噪声等等。最后，这个函数应该返回处理后的图像数据，也是一个二维数组。

在 `fetch_dataset` 函数中，`my_preprocessing_func` 函数被用来对数据集中的图像进行预处理。具体来说，`my_preprocessing_func(dataset.images)` 调用了 `my_preprocessing_func` 函数，将数据集中的所有图像作为参数传递给它进行预处理。处理后的图像数据被赋值给了 `dataset.images`，从而实现了对图像的预处理。

需要注意的是，你需要根据自己的需求来编写 `my_preprocessing_func` 函数，并且确保它能够正确地处理输入的图像数据。