SVM门把手分类识别python代码

以下是一个基本的 SVM 门把手分类识别的 Python 代码示例：

import cv2
import numpy as np
from sklearn import svm

# 加载图像和标签
img = cv2.imread('hand.jpg', 0)
label = np.loadtxt('label.txt')

# 提取特征
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp, des = sift.detectAndCompute(img, None)

# 训练SVM模型
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)
clf.fit(des, label)

# 测试新图像
test_img = cv2.imread('new_hand.jpg', 0)
test_kp, test_des = sift.detectAndCompute(test_img, None)
result = clf.predict(test_des)

# 输出结果
print(result)

其中，我们首先加载手的图像和标签数据，然后使用 SIFT 算法提取手的特征。接着，我们使用这些特征训练 SVM 模型，并使用新的手图像进行测试。最终，我们输出分类结果。

需要注意的是，在这个示例中，我们使用了线性 SVM 和 SIFT 特征提取算法。在实际应用中，我们可能需要尝试不同的 SVM 内核和不同的特征提取算法，以获得更好的分类性能。