from?numpy?import?*
from?numpy?import?linalg?as?la
import?cv2
import?os
#導入文件?這里沒有用到for?循環的步進
def?loadImageSet（）:
????FaceMat?=?mat（zeros（（15?100?*?100）））??#?先是15行的長矩陣
????file?=?“G:\\ProgrameCode\\FaceDataLib\\yaleFaceDataset\\“
????j=0
????try:
????????for?i?in?range（616111）:
????????????tmp=str（i）
????????????img?=?cv2.imread（file?+?“s“?+?tmp?+?“.bmp“?0）
????????????FaceMat[j?:]?=?mat（img）.flatten（）
????????????j+=1
????????????i=int（tmp）
????except:
????????print（“err“）
????print（j）?#代表讀取多少照片?15
????print（FaceMat.shape）??#?（15?10000）
????return?FaceMat
def?ReconginitionVector（selecthr=0.8）:
????FaceMat?=?loadImageSet（）.T??#?1000*15的矩陣
????aveImg?=?mean（FaceMat?1）??#?（10000?1）
????diffTrain?=?FaceMat?-?aveImg??#?列元素都會去減去的?初始化的
????tempDiffTrain?=?mat（diffTrain.T?*?diffTrain）??#?15*1000?*?1000*15
????#?print（tempDiffTrain.shape）#（15?15）
????#?print（tempDiffTrain）#這個數值沒法看懂
????eigvals?eigVects?=?linalg.eig（tempDiffTrain）??#對角化矩陣
????#?print（eigvals.shape）#（15）
????#?print（eigvals）#應該是15*1
????#?print（eigVects.shape）
????eigSortIndex?=?argsort（-eigvals）#排序
????#?從中可以看出argsort函數返回的是數組值從大到小的索引值arr[eigSortIndex]才是其值
????tempArrage?=?shape（FaceMat）[1]??#?1000*15?為了返回矩陣的列數??只是要索引而已
????#?print（tempArrage）?#15
????#?selecthr?=?0.9??#?0.8得到7;??0.9得到[0?1?2?3?4?6?7?8?9]
????for?i?in?range（tempArrage）:
????????tempArryI?=?eigSortIndex[:i]??#?這是一維的索引，為了下面的相加
????????#?print（tempArryI）?#[0?1?2?3?4?6?7?8]
????????#代表矩陣的一行求和?eigvals.sum（）?值是?273051023.0666671
????????#這是所謂的求得閾值
????????if?（eigvals[tempArryI]?/?eigvals.sum（））.sum（）?>=?selecthr:
????????????eigSortIndex?=?tempArryI
????????????#?print（eigSortIndex）
????????????break
????tempEigSortIndex?=?eigVects[:?eigSortIndex]??#?特征向量之中找到較大的特征值
????#?print（tempEigSortIndex.shape）?#（15?9）
????covVects?=?diffTrain?*?tempEigSortIndex
????##1000*15?*?15*（0-9等等）
????#?這樣我們不僅減少了計算量，而且保留了主成分，減少了噪聲的干擾。
????print（covVects.shape）??#（10000?9）
????return?aveImg?covVects?diffTrain?#標準臉??主特征臉?差值
????##?（10000?1）?#（10000?9）??1000*15

??????????#?（1?10000）???（10000?9）???（10000?1）??1000*15??#?待識別臉?主特征臉??標準臉??差值
def?judgeFace（judgeImg?FaceVector?avgImg?diffTrain）:
????diff?=?judgeImg.T?-?avgImg?#（10000?1）??#特征向量
????weiVec?=?FaceVector.T?*?diff?#（7*1）（9*1）這是權重
????res?=?0
????resVal?=?inf?#正無窮
????for?i?in?range（15）:#行數??從0開始到14
????????TrainVec?=?FaceVector.T?*?diffTrain[:?i]#9*（1-15）
????????tempVal=array（weiVec?-?TrainVec）?**?2?#下面代表近似無窮大
????????if?tempVal.sum（）?????????????res?=?i
????????????#?這里因為我假設我要識別的未知人肯定是訓練集合里有的
????????????#?if?i?==?14:??#?代表遍歷所以的還小于；想法對，代碼不對
????????????#?????print（“查無此人“）
????????????#?????res=-1?#但是不對
????????????resVal?=?tempVal.sum（）#求取元素的平方
????tempRes=res+1
????print（tempRes）
????return?tempRes??#

if?__name__?==?‘__main__‘:
????avgImg?FaceVector?diffTrain?=?ReconginitionVector（selecthr=0.9）
????##?（10000?1）?#（10000?9）??1000*15
????fileArry?

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????目錄???????????0??2018-08-20?16:32??Py815\
?????目錄???????????0??2018-08-20?15:27??Py815\.idea\
?????文件?????????534??2018-08-16?21:58??Py815\.idea\Py815.iml
?????目錄???????????0??2018-08-15?22:38??Py815\.idea\inspectionProfiles\
?????文件?????????228??2018-08-15?22:38??Py815\.idea\inspectionProfiles\profiles_settings.xml
?????文件?????????227??2018-08-16?21:58??Py815\.idea\misc.xml
?????文件?????????262??2018-08-15?22:38??Py815\.idea\modules.xml
?????文件???????51494??2018-08-20?15:27??Py815\.idea\workspace.xml
?????目錄???????????0??2018-08-16?09:00??Py815\__pycache__\
?????文件?????????345??2018-08-16?09:00??Py815\__pycache__\const.cpython-35.pyc
?????文件?????????187??2018-08-16?08:57??Py815\__pycache__\test.cpython-35.pyc
?????文件????????5335??2018-08-20?14:39??Py815\facePCA.py
?????目錄???????????0??2018-08-20?16:32??Py815\yaleFaceDataset\
?????文件???????11078??2003-02-06?23:09??Py815\yaleFaceDataset\s1.bmp
?????文件???????11078??2003-02-06?23:09??Py815\yaleFaceDataset\s10.bmp
?????文件???????11078??2003-02-06?23:09??Py815\yaleFaceDataset\s100.bmp
?????文件???????11078??2003-02-06?23:09??Py815\yaleFaceDataset\s101.bmp
?????文件???????11078??2003-02-06?23:09??Py815\yaleFaceDataset\s102.bmp
?????文件???????11078??2003-02-06?23:09??Py815\yaleFaceDataset\s103.bmp
?????文件???????11078??2003-02-06?23:09??Py815\yaleFaceDataset\s104.bmp
?????文件???????11078??2003-02-06?23:09??Py815\yaleFaceDataset\s105.bmp
?????文件???????11078??2003-02-06?23:09??Py815\yaleFaceDataset\s106.bmp
?????文件???????11078??2003-02-06?23:09??Py815\yaleFaceDataset\s107.bmp
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?????文件???????11078??2003-02-06?23:09??Py815\yaleFaceDataset\s109.bmp
?????文件???????11078??2003-02-06?23:09??Py815\yaleFaceDataset\s11.bmp
?????文件???????11078??2003-02-06?23:09??Py815\yaleFaceDataset\s110.bmp
?????文件???????11078??2003-02-06?23:09??Py815\yaleFaceDataset\s111.bmp
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?????文件???????11078??2003-02-06?23:09??Py815\yaleFaceDataset\s113.bmp
?????文件???????11078??2003-02-06?23:09??Py815\yaleFaceDataset\s114.bmp
............此處省略147個文件信息