帮我写一个用svm和hog做的目标检测算法，用python写

好的，下面是一个简单的用SVM和HOG特征实现的目标检测算法的Python代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载训练好的SVM模型
svm = cv2.ml.SVM_load('svm_model.xml')

# 设置HOG参数
winSize = (64, 64)
blockSize = (16, 16)
blockStride = (8, 8)
cellSize = (8, 8)
nbins = 9
hog = cv2.HOGDescriptor(winSize, blockSize, blockStride, cellSize, nbins)

# 加载测试图像
img = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 滑动窗口扫描图像
scale = 1.0
while gray.shape[0] >= winSize[1] and gray.shape[1] >= winSize[0]:
    for y in range(0, gray.shape[0]-winSize[1], int(winSize[1]/2)):
        for x in range(0, gray.shape[1]-winSize[0], int(winSize[0]/2)):
            # 提取当前窗口的HOG特征
            roi = gray[y:y+winSize[1], x:x+winSize[0]]
            roi_hog = hog.compute(roi).reshape(1, -1)

            # 利用SVM模型进行分类
            _, result = svm.predict(roi_hog)

            # 如果当前窗口为目标，则在原图上绘制矩形框
            if result == 1:
                cv2.rectangle(img, (int(x*scale), int(y*scale)), 
                              (int((x+winSize[0])*scale), int((y+winSize[1])*scale)), 
                              (0, 255, 0), 2)
                
    # 对图像进行缩小，继续扫描
    gray = cv2.resize(gray, (int(gray.shape[1]/2), int(gray.shape[0]/2)))
    scale *= 2

# 显示检测结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个代码中，我们首先加载训练好的SVM模型，并设置HOG参数。然后我们滑动窗口扫描图像，提取每个窗口的HOG特征，并利用SVM模型进行分类，如果当前窗口为目标，则在原图上绘制矩形框。最后，我们对图像进行缩小，继续扫描。最后显示检测结果。

注意：这个代码只是一个简单的示例，实际上目标检测需要考虑更多的因素，如多尺度搜索、非极大值抑制等。