Python 代码：加载图像数据并处理年龄标签

这段代码是一个名为 load_data 的函数，输入参数为数据存储路径 data_dir，输出为经过处理的图像数据和对应的标签。具体含义如下：

遍历数据存储路径 data_dir 中的所有文件名。
对于每个文件名，从中提取出年龄信息，如果年龄不在 18 到 70 岁之间，则跳过该文件。
读取该文件的图像数据，进行颜色空间转换、尺寸调整等预处理操作。
将处理后的图像数据和对应的标签分别存储到 images 和 labels 列表中。
最后将 images 和 labels 转换为 numpy 数组并返回。其中 labels 的取值为 0~52，表示年龄从 18 到 70 岁，步长为 1。

def load_data(data_dir):
    images = []
    labels = []
    for filename in os.listdir(data_dir):
        age = int(filename.split('_')[0])
        if age < 18 or age > 70:  # 只使用年龄在 18 到 70 岁之间的数据
            continue
        img = cv2.imread(os.path.join(data_dir, filename))
        img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        img = cv2.resize(img, (224, 224))
        images.append(img)
        labels.append(age - 18)  # 将年龄转换为从 0 开始的数字
    images = np.array(images)
    labels = np.array(labels)
    return images, labels

该代码示例了如何使用 Python 进行图像数据加载和预处理，以及如何处理年龄标签，为机器学习模型提供合适的输入数据。