针对给定数据集ORL_Faces，提取图像的特征(可以采用多种特征） 并图像进行分类，分类方法自选。训练数据集和测试数据集采用随机划分的方法生成，测试样本占比为20%。图像 可以经过预处理。要求 (1...

对于给定的 ORL_Faces 数据集，我们可以使用多种方法来提取图像的特征，并使用不同的分类算法对图像进行分类。

在特征提取方面，我们可以使用纹理特征，例如灰度共生矩阵(GLCM)或灰度差分共生矩阵(GDLCM)，以及基于滤波器的特征，例如 Gabor 滤波器或 DoG(差分 of Gaussians)滤波器。我们还可以使用基于形态学的特征，例如形态学梯度(Morphological gradient)或形态学开运算(Morphological dilation)。

在分类方面，我们可以使用机器学习算法，如 K 近邻(KNN)、决策树、朴素贝叶斯(Naive Bayes)或支持向量机(SVM)。我们还可以使用深度学习算法，如卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)。

下面是一个使用 Python 实现特征提取和分类的例子，使用了 GLCM 特征和 KNN 分类器：

```python from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from skimage.feature import greycomatrix, greycoprops from skimage import io import numpy as np

读取图像并进行预处理

X_train, y_train, X_test, y_test = [], [], [], [] for i in range(40): for j in range(10): img = io.imread(f'data/s{