新手入门eigenface以及python实现

网上的文章千篇一律
有用的代码万里挑一

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毕设做人脸识别，eigenface作为人脸识别基础的算法，一定不能落下。但是我仔细找了许多文章，发现他们都是出自同一篇文章，用的字母没有标识没有注解，语言也是前后不搭，所以很难根据文章复现代码。各种找有用的文章，一周才完成这个eigenface的算法，这里不谈论深入的东西，只看实现的过程。

1. 数据库的选取与读入。
   我选取的是Yaleface数据库，看文件的样子比较老了
   
   我们看到文件的类型也未知，看了许多文章，他们都将这些图片认为是$.pgm$的格式，我打不开这些文件，索性就把它们转换一下格式，变成$.png$格式的，这样比较好处理。
   
   介绍一下图库，这个图库是用15个人的不同表情光照的照片组成，每个人有11张图片，共165张图。每个人的第一张图片是正常图片。我们要对这11个人的正常脸做训练，然后取出165张图片中的任意一张进行判断是否是图库中的脸（我的判断结果很不理想，判断结果误差非常大，我的推断是图库中人脸位置不同，所以训练出的数据也有问题）

def readings(img_src):
    init_images = []
    list_of_dir = os.listdir(img_src)
    count = 0
    for i in list_of_dir:
        if "png" in i and count % 11 == 0:
            absolute_path = os.path.join(img_src, i)
            img = cv2.imread(absolute_path, 2)
            init_images.append(img)
        count += 1
    return init_images

2. 数据拉平
   注意：Yalefaces中的图像都是$243\ast 320$像素的
   所谓数据拉平，就是把二维矩阵变成一维数组的过程，这个数组不是真正的数组，而是一个类似于数组的一维矩阵。
   比如：
   $$\left[\begin{array}{ccc}1& 2& 3\\ 4& 5& 6\\ 7& 8& 9\end{array}\right]$$
   这样的矩阵，将它拉平，可以有两种方式，一种是横着，一种是竖着：
   $$[\begin{array}{cccccc}1& 2& 3& 4& 5& <\end{array}$$