将一个k*n维的矩阵进行奇异值分解SVD，得到两个低秩矩阵U和I，其中U的维度为k * r，I的维度为r * n,在代码中将r看成可人为设计的，例如16。并且用这两个矩阵重构原始矩阵： 1. 提供矩阵的奇异值。 2. 将低秩矩阵U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UI python实现，中文注释

以下是实现代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

# 读取原始矩阵
img = Image.open("image.png")  # 假设原始矩阵是一个图像
A = np.array(img)

# 进行奇异值分解
U, s, V = np.linalg.svd(A, full_matrices=False)

# 设定低秩矩阵的秩
r = 16

# 重构矩阵
Ur = U[:, :r]
Sr = np.diag(s[:r])
Vr = V[:r, :]
Ar = np.dot(np.dot(Ur, Sr), Vr)

# 提供矩阵的奇异值
print("矩阵的奇异值：")
print(s)

# 将低秩矩阵U中的每一列进行重塑，并显示图像
print("低秩矩阵U中的每一列重塑后的图像：")
for i in range(r):
    img = Image.fromarray(Ur[:, i].reshape(A.shape[0], -1))
    img.show()

# 提供前20个重构的RGB人脸图像
print("前20个重构的RGB人脸图像：")
for i in range(20):
    img = Image.fromarray(Ar[:, :, i].astype(np.uint8))
    img.show()

注：代码中的图像处理部分需要使用Pillow库，可以通过pip安装。