python - 如何修改scikit-learn的eigenface人脸识别示例

Question

我正在努力适应scikit-learn's eigenface face recognition script用于我自己的图像数据集(注意，这个脚本在我的 Python 3，sklearn 0.17 上运行完美)。

下面调用 fetch_lfw_people() 这可能需要修改，我一直在努力让脚本跳过它，而不是指向我自己的图像文件夹。

我希望脚本——而不是从它下载的文件夹中提取数据——从我自己位于 '/User/pepe/images/' 的数据集中获取图像.

# Download the data, if not already on disk and load it as numpy arrays

lfw_people = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=70, resize=0.4)

# introspect the images arrays to find the shapes (for plotting)
n_samples, h, w = lfw_people.images.shape

# for machine learning we use the 2 data directly (as relative pixel
# positions info is ignored by this model)
X = lfw_people.data
n_features = X.shape[1]

# the label to predict is the id of the person
y = lfw_people.target
target_names = lfw_people.target_names
n_classes = target_names.shape[0]

etc...

您对如何解决这个问题有什么建议吗？

从GitHub代码可以看出，核心的一 block 其实不是fetch_lfw_people()本身，而是 lfw.py具有附加功能的文件。

Answer 1

您不需要“修改”任何东西，该函数为此提供了一种简单的方法。

参见:

https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/14031f6/sklearn/datasets/lfw.py#L229

参数 data_home(在这里给出你的路径!)和 download_if_missing(取消设置，即为其提供 False 值)就在那里为了这个目的!