faces_data_bunch = people = fetch_lfw_people(data_home = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\face",download_if_missing=False,min_faces_per_person=70, resize=0.4) print(faces_data_bunch.target_names) print(faces_data_bunch.data.shape) print(faces_data_bunch.images.shape) print(faces_data_bunch.target.shape) # 输出同一个人的人脸 n = 5 tt = 0 t = faces_data_bunch.target[0] print("输出的人脸都属于:",faces_data_bunch.target_names[faces_data_bunch.target[0]]) f = plt.figure() for i in range(faces_data_bunch.target.shape[0]): if faces_data_bunch.target[i] == t: f.add_subplot(1, n, tt + 1) plt.imshow(faces_data_bunch.images[i]) tt = tt+1 if(tt>=n): break plt.show(block=True)
时间: 2023-06-07 08:09:54 浏览: 97
这段代码是用于获取人脸数据集的,其中数据存放在指定路径下的 "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\face" 文件夹中。数据集只包含每个人脸出现次数超过 70 次的人,并且将图片缩小到原大小的 0.4 倍。输出结果包含该数据集的人名、数据数量、图片数量和目标数量等信息。
相关问题
dataset = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=100)
这段代码用于从 Labeled Faces in the Wild (LFW) 数据集中获取人脸图像数据。其中:
- `fetch_lfw_people` 是 Scikit-learn 中的函数,用于获取 LFW 数据集中的人脸图像数据
- `min_faces_per_person` 参数用于指定每个人至少要有多少张人脸图像才会被纳入数据集中,这里设置为 100,表示只有至少有 100 张人脸图像的人才会被保留
- `dataset` 是一个 Bunch 对象,类似于字典,包含以下属性:
- `data`:一个二维数组,每一行代表一个人脸图像的像素值
- `images`:一个三维数组,每个元素是一个二维数组,表示一张人脸图像
- `target`:一个一维数组,表示每个人脸图像所属的人的编号,从 0 开始
- `target_names`:一个字符串数组,表示每个人的名字
- `DESCR`:数据集的描述信息
获取到这些数据后,可以用于人脸识别、人脸特征提取等任务。
faces = fetch_olivetti_faces(data_home=data_home)
这行代码用于从 Olivetti faces 数据集中加载人脸图像数据。如果您遇到了错误,请检查您的参数 data_home 是否正确设置。data_home 参数应该是一个字符串,表示您希望 Olivetti faces 数据集存储在哪个目录下。如果您没有指定 data_home,该数据集将被存储在默认目录下,通常是在用户主目录下的 scikit_learn_data 文件夹中。如果您使用默认设置,请确保您的用户主目录可写,否则可能会导致无法访问数据集的错误。如果您使用了自定义目录,确保该目录存在并且可写。