收集人的图像数据集，可以从公共数据集中获取，也可以自己收集。 使用Python中的图像处理库，如OpenCV，对图像进行预处理和特征提取，以便后续分类。 利用机器学习算法，如卷积神经网络（CNN），对预处理后的图像进行训练和分类。 对新的图像进行预测，将其分类并存放到相应的文件夹中。这些步骤实现的代码

可以大致分为以下几个步骤：

1. 数据集的准备

首先，需要收集人的图像数据集。可以从公共数据集中获取，如Labeled Faces in the Wild（LFW）数据集、CelebA数据集等，也可以自己收集。

2. 图像预处理和特征提取

使用Python中的图像处理库，如OpenCV等，对图像进行预处理和特征提取。例如，可以将图像裁剪成统一的大小，转换为灰度图像等。

3. 训练模型

利用机器学习算法，如卷积神经网络（CNN），对预处理后的图像进行训练和分类。可以使用Python中的深度学习框架，如TensorFlow、Keras等。

4. 图像预测和分类

对新的图像进行预测，将其分类并存放到相应的文件夹中。可以使用已经训练好的模型进行预测。

整个流程的代码实现如下所示：

import cv2
import numpy as np
import os
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout

# 1. 数据集的准备
data_dir = 'path/to/data'
categories = os.listdir(data_dir)
labels = [i for i in range(len(categories))]

label_dict = dict(zip(categories, labels))

img_size = 100
data = []
target = []

for category in categories:
    folder_path = os.path.join(data_dir, category)
    img_names = os.listdir(folder_path)

    for img_name in img_names:
        img_path = os.path.join(folder_path, img_name)
        img = cv2.imread(img_path)

        try:
            gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
            resized = cv2.resize(gray, (img_size, img_size))
            data.append(resized)
            target.append(label_dict[category])
        except Exception as e:
            print('Exception:', e)

data = np.array(data) / 255.0
data = np.reshape(data, (data.shape[0], img_size, img_size, 1))
target = np.array(target)

# 2. 图像预处理和特征提取
train_data, test_data, train_target, test_target = train_test_split(data, target, test_size=0.1)

# 3. 训练模型
model = Sequential()

model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=train_data.shape[1:]))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Flatten())

model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))

model.add(Dense(len(categories), activation='softmax'))

model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

model.fit(train_data, train_target, epochs=10, validation_split=0.2)

# 4. 图像预测和分类
predictions = model.predict(test_data)

for i in range(len(predictions)):
    prediction = np.argmax(predictions[i])
    label = test_target[i]

    if prediction == label:
        print('Correct prediction')
    else:
        print('Incorrect prediction')