以下内容由CHATGPT及笑面虎共同生成、有用望采纳：
【您想要解决的问题】：您想要解决的问题是在编写一个基于Haar特征和逻辑回归模型的人脸识别系统时，遇到了一个错误，导致无法将数字1添加到数组y中。
【图片内容】：
- 第一张图片包含了一段Python代码，该代码使用OpenCV库来检测图像中的面孔，并将检测到的面孔添加到训练数据中。代码中有一个错误，即在尝试将检测到的面孔添加到列表
X和标签y时，使用了错误的语法。 - 第二张图片显示了一个Python错误消息，指出
'numpy.int32' object has no attribute 'append'，这意味着代码尝试在一个numpy.int32对象上使用append方法，但这是不允许的。
【问题出现原因】：问题出现的原因是在代码中，变量y被赋予了一个numpy.int32对象，而不是预期的列表。在Python中，整数类型的对象没有append方法，这就是为什么尝试执行y.append(1)时会出现错误。
【问题解决方案】：要解决这个问题，您需要确保变量y是一个列表，而不是一个整数或numpy.int32对象。以下是修改后的代码段：
# 正确的初始化方式
X = []
y = []
# 在循环中正确地添加标签
for filename in os.listdir(r"./" + directory_name):
img = cv2.imread(directory_name + "/" + filename)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiscale(gray, 1.3, 5)
if len(faces) >= 1:
y.append(1) # 这里y是一个列表，可以正常添加元素
for (x, y, w, h) in faces:
face = img[y:y+h, x:x+w]
face = cv2.resize(face, (100, 100))
X.append(face.flatten())
【提供代码】：上面的代码段应该可以解决您遇到的问题。确保在执行代码之前，X和y都被正确地初始化为列表。
【代码运行方式】：运行这段代码需要有Python环境，以及安装了OpenCV、numpy和sklearn库。您可以在命令行中使用python 脚本名.py来运行这段代码。
【代码预期运行结果】：如果代码正确运行，它将读取指定目录下的图像文件，使用Haar特征级联检测面孔，并将检测到的面孔及其标签添加到X和y列表中。然后，您可以使用这些数据来训练逻辑回归模型，并绘制ROC曲线。
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