请提供一段完整的代码：将本地的一个文件夹的图片进行数据预处理后进行 one class SVM 分类，并对测试集进行分类得到准确率

以下是一个基于scikit-learn库中的OneClassSVM模型的代码示例，用于将本地文件夹的图像进行数据预处理和分类：

import os
import numpy as np
from skimage.io import imread
from skimage.transform import resize
from sklearn.svm import OneClassSVM
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取文件夹中的图像数据
image_folder_path = "/path/to/folder"
X = []
for filename in os.listdir(image_folder_path):
    image_path = os.path.join(image_folder_path, filename)
    image = imread(image_path)
    image_resized = resize(image, (100, 100))  # 将图像缩小为100x100
    X.append(image_resized.flatten())  # 将图像数据展平为一维向量

# 对图像数据进行标准化处理
X = np.array(X) / 255.0
X_mean = np.mean(X, axis=0)
X_std = np.std(X, axis=0)
X = (X - X_mean) / X_std

# 使用OneClassSVM模型进行分类
clf = OneClassSVM(kernel="rbf")
clf.fit(X)
y_pred_train = clf.predict(X)

# 对测试集进行分类并计算准确率
test_image_folder_path = "/path/to/test/folder"
y_true = []
y_pred_test = []
for filename in os.listdir(test_image_folder_path):
    image_path = os.path.join(test_image_folder_path, filename)
    image = imread(image_path)
    image_resized = resize(image, (100, 100))
    X_test = (image_resized.flatten() - X_mean) / X_std
    y_true.append(1)  # 假设测试集中的所有图像都属于同一类别（1）
    y_pred_test.append(clf.predict([X_test])[0])

accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred_test)
print("Accuracy:", accuracy)

请注意，代码中使用的是OneClassSVM模型，因为演示的是针对单类别的图像分类问题（即所有图像都属于同一类别）。如果您需要进行多类别图像分类，请使用支持多类别的SVM模型（例如SVC）并相应地修改代码。