in FACE_FILE imgs_folder_path=os.listdir("alg/faceRec/data/faceData/")

Sorry, as an AI language model, I don't have access to your local files or directories. Can you please provide more context or information about the code you are working on so I can assist you better?

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# 加载数据集 data_dir =r"C:\Users\HP\Desktop\image\save" patients = os.listdir(data_dir) images = [] for patient in patients: patient_dir = os.path.join(data_dir, patient) imgs = os.listdir(patient_dir) for img_name in imgs: img_path = os.path.join(patient_dir, img_name) img = cv2.imread(img_path) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_gray = cv2.resize(img_gray, (256, 256)) img_gray = img_gray / 255.0 images.append(img_gray) images = np.array(images) images = np.reshape(images, (-1, 256, 256, 1)) 如何修改这段代码使得这段代码可以读取save文件夹下面所有病人的图片

您可以使用 os.walk() 函数来遍历 save 文件夹下的所有子文件夹和文件，然后根据文件名中的信息来判断是否是病人的图片。以下是修改后的代码：

import os
import cv2
import numpy as np

data_dir = r"C:\Users\HP\Desktop\image\save"
images = []

for root, dirs, files in os.walk(data_dir):
    for file in files:
        if "patient" in file:  # 判断文件名中是否包含病人信息
            img_path = os.path.join(root, file)
            img = cv2.imread(img_path)
            img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
            img_gray = cv2.resize(img_gray, (256, 256))
            img_gray = img_gray / 255.0
            images.append(img_gray)

images = np.array(images)
images = np.reshape(images, (-1, 256, 256, 1))

这样可以读取 save 文件夹下所有病人的图片，不论这些图片在哪个子文件夹下。

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。