def evaluate_test(): import preprocess """ 在未训练的数据集上进行测试 :return: """ filters = Gabor().build_filters() from tqdm import tqdm from data import CK, Fer2013, Jaffe _, x, y = Fer2013().gen_train_no() train = [] for i in tqdm(np.arange(0, x.shape[0], 1)): x[i] = preprocess.gray_norm(x[i]) x[i] = preprocess.adaptive_histogram_equalization(x[i]) res = Gabor().getGabor(x[i], filters, False, 6) res = np.array(res).reshape(-1) res = np.append(res, y[i]) train.append(res) train = np.array(train) test = [] _, x, y = Jaffe().gen_train_no() for i in tqdm(np.arange(0, x.shape[0], 1)): x[i] = preprocess.gray_norm(x[i]) x[i] = preprocess.adaptive_histogram_equalization(x[i]) res = Gabor().getGabor(x[i], filters, False, 6) res = np.array(res).reshape(-1) res = np.append(res, y[i]) test.append(res) test = np.array(train) Classifier().SVM(train, test) test = [] _, x, y = CK().gen_train_no() for i in tqdm(np.arange(0, x.shape[0], 1)): x[i] = preprocess.gray_norm(x[i]) x[i] = preprocess.adaptive_histogram_equalization(x[i]) res = Gabor().getGabor(x[i], filters, False, 6) res = np.array(res).reshape(-1) res = np.append(res, y[i]) test.append(res) test = np.array(train) Classifier().SVM(train, test)

这段代码定义了一个函数evaluate_test，用于对未经训练的数据集进行测试。函数中使用了多个模块和类，包括preprocess、Gabor、tqdm、data和Classifier等。

首先，函数调用Gabor().build_filters()方法获取Gabor滤波器，然后使用Fer2013、Jaffe和CK数据集中的部分数据生成训练集和测试集，对每个样本进行预处理，包括灰度化和自适应直方图均衡化等操作。接着，使用Gabor().getGabor方法对每个样本进行Gabor滤波，得到一个包含多个特征的向量，并将该向量与该样本的标签合并为一个样本，添加到train或test中。最后，对训练集和测试集分别进行SVM分类器的训练和测试，输出测试结果。

该函数的作用是测试在未经过训练的数据集上，使用Gabor滤波器提取特征，并使用SVM分类器进行分类的效果如何。