讲解代码实现的功能 def initFaces(self): # 存储知道人名列表 known_names = [] # 存储知道的特征值 known_encodings = [] # 遍历存储人脸图片的文件夹 db_folder = "images/db_faces" face_imgs = os.listdir(db_folder) # 遍历图片，将人脸图片转化为向量 for face_img in face_imgs: face_img_path = os.path.join(db_folder, face_img) face_name = face_img.split(".")[0] load_image = face_recognition.load_image_file(face_img_path) # 加载图片 image_face_encoding = face_recognition.face_encodings(load_image)[0] # 获得128维特征值 known_names.append(face_name) # 添加到人名的列表 known_encodings.append(image_face_encoding) # 添加到向量的列表 return known_names, known_encodings

这段代码实现了一个初始化人脸向量的函数，其主要功能为：

1. 创建两个空列表 known_names 和 known_encodings，分别用于存储已知人脸的名称和特征向量；
2. 遍历存储人脸图片的文件夹 db_folder，获取其中的所有人脸图片文件名；
3. 对于每个人脸图片文件 face_img，将其路径拼接到 db_folder 上，然后使用 face_recognition 库中的 load_image_file() 函数加载图片，并使用 face_encodings() 函数获取该图片的128维特征向量；
4. 将该图片的人名 face_name 添加到 known_names 列表中，将特征向量 image_face_encoding 添加到 known_encodings 列表中；
5. 最终返回 known_names 和 known_encodings 两个列表。

这个函数实现的目的是将已知人脸的特征向量存储下来，用于后续的人脸识别任务。具体地说，当系统需要识别一个人脸时，它会计算该人脸的特征向量，然后与已知人脸的特征向量进行比对，以确定该人脸的身份。