用python 写一个程序：给定一张照片，根据虹膜颜色识别人种，输出为亚洲人、欧洲人、非洲人

要完成这个任务，我们需要使用图像处理和机器学习技术。具体步骤如下：

1. 预处理图像：将输入的图像进行预处理，调整大小和格式，以便于后续处理。

2. 提取虹膜区域：使用图像处理技术，如分割、边缘检测等方法，提取出图像中的虹膜区域。

3. 特征提取：通过对虹膜区域的像素值进行统计和分析，提取出用于分类的特征。

4. 训练模型：使用机器学习算法，如决策树、支持向量机等方法，训练一个分类模型。

5. 预测人种：对输入的虹膜图像进行特征提取和分类预测，输出为亚洲人、欧洲人、非洲人。

下面是一个简单的Python程序示例，可以实现这个功能：

import cv2
import numpy as np
from sklearn import svm

# 加载虹膜图像
img = cv2.imread('iris.jpg')

# 预处理图像
img = cv2.resize(img, (256, 256))
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 提取虹膜区域
iris = img[64:192, 64:192]

# 特征提取
features = []
for i in range(8):
    for j in range(8):
        block = iris[i*16:(i+1)*16, j*16:(j+1)*16]
        feature = np.mean(block)
        features.append(feature)

# 训练模型
X = np.array([features])
y = np.array([0])  # 假设0表示亚洲人
clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(X, y)

# 预测人种
prediction = clf.predict(X)
if prediction == 0:
    print('这个人是亚洲人')
elif prediction == 1:
    print('这个人是欧洲人')
else:
    print('这个人是非洲人')

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际上要实现高准确率的虹膜人种识别需要更复杂的算法和更大量的数据集。