写一段使用python对九个文件夹的灰度图片识别人脸

以下是使用 Python 对九个文件夹的灰度图片识别人脸的示例代码：

import cv2
import os

# 加载 Haar 级联分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 循环遍历九个文件夹
for i in range(1, 10):
    folder_path = './folder' + str(i) + '/'
    image_list = os.listdir(folder_path)
    
    # 循环遍历文件夹中的每一张图片
    for image_name in image_list:
        image_path = folder_path + image_name
        
        # 加载灰度图片
        gray_image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
        
        # 检测人脸
        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_image, 1.3, 5)
        
        # 在图片中绘制人脸矩形框
        for (x, y, w, h) in faces:
            cv2.rectangle(gray_image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
        
        # 显示图片
        cv2.imshow('Image', gray_image)
        cv2.waitKey(0)
        
# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

以上代码中，我们首先加载了 Haar 级联分类器，然后循环遍历九个文件夹中的每一张灰度图片，使用 `cv2.imread()` 函数加载图片，然后使用 `face_cascade.detectMultiScale()` 函数检测人脸，最后在图片中绘制人脸矩形框并显示图片。