多分类hog+svm图像分割测试代码

以下是一个基于多分类HOG+SVM的图像分割测试代码的示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 定义SVM分类器
svm = cv2.ml.SVM_create()

# 加载训练好的模型参数
svm.load('model.xml')

# 定义HOG描述符
winSize = (64, 128)
blockSize = (16, 16)
blockStride = (8, 8)
cellSize = (8, 8)
nbins = 9
hog = cv2.HOGDescriptor(winSize, blockSize, blockStride, cellSize, nbins)

# 图像分割
scale = 1.05
minNeighbors = 3
flags = cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
rects, _, _ = svm.detectMultiScale3(gray, scale, minNeighbors, flags, outputRejectLevels=True)

# 根据分类结果分割图像
for i, r in enumerate(rects):
    if _[i][0] < -1.0:
        continue
    x, y, w, h = r
    roi = img[y:y + h, x:x + w]
    hog_desc = hog.compute(roi).T
    _, result = svm.predict(hog_desc)
    if result == 0:
        color = (0, 0, 255)
    elif result == 1:
        color = (0, 255, 0)
    elif result == 2:
        color = (255, 0, 0)
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)

# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，以上代码只是一个示例，具体的实现需要根据具体的应用场景进行调整。