将一个矩阵进行奇异值分解SVD，得到两个低秩矩阵，并且用这两个矩阵重构原始矩阵： 1. 提供数据集（'./dataset/images'）的奇异值。 2. 将低秩矩阵中的每一列进行重塑，并显示图像。 3. 提供前20个重构的RGB人脸图像，这些图像对应于重构后的矩阵python实现，中文注释

好的，我会根据您的要求给出回答。以下是针对您的问题的解答：

1. 提供数据集（'./dataset/images'）的奇异值。

首先，需要导入numpy和cv2库，读取数据集中的图片并将其转换为灰度图像。

import numpy as np
import cv2

# 读取图片并转换为灰度图像
img = cv2.imread('./dataset/images/1.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

接下来，我们将对灰度图像进行奇异值分解，得到其奇异值。

# 对灰度图像进行奇异值分解
U, S, VT = np.linalg.svd(gray, full_matrices=False)

# 输出奇异值
print(S)

2. 将低秩矩阵中的每一列进行重塑，并显示图像。

接下来，我们将对奇异值分解得到的低秩矩阵进行处理，并将其每一列重塑为图像并显示出来。

# 选择前20个奇异值
k = 20
low_rank = np.dot(U[:, :k], np.dot(np.diag(S[:k]), VT[:k, :]))

# 将每一列重塑为图像并显示
for i in range(k):
    col_img = low_rank[:, i].reshape(gray.shape)
    cv2.imshow('Column Image', col_img)
    cv2.waitKey(0)

3. 提供前20个重构的RGB人脸图像，这些图像对应于重构后的矩阵

最后，我们将对奇异值分解得到的低秩矩阵进行处理，并将其每一列重塑为RGB图像并显示出来。

# 选择前20个奇异值
k = 20
low_rank = np.dot(U[:, :k], np.dot(np.diag(S[:k]), VT[:k, :]))

# 将每一列重塑为RGB图像并显示
for i in range(k):
    col_img = low_rank[:, i].reshape(img.shape[0], img.shape[1], 1)
    col_img = np.repeat(col_img, 3, axis=2)
    cv2.imshow('Column Image', col_img)
    cv2.waitKey(0)

以上是针对您问题的解答，希望能对您有所帮助。