如何创建一个模型（不用CNN），使其可以由一个导入的交通标志图识别得出交通标志的名称，用Python创建并训练模型,用测试集进行测试，要求Python源代码，

好的，我可以为您介绍一种简单的模型：基于特征提取和分类器的模型。

步骤如下：

1. 数据准备：收集交通标志图像数据集，并将它们分成训练集和测试集。每个图像应该有一个对应的标签。

2. 特征提取：使用图像处理技术来提取图像中的特征。这可以通过计算图像的颜色直方图、边缘检测、角点检测等方式来实现。将提取的特征保存为向量。

3. 分类器训练：使用Python中的机器学习库，如scikit-learn，来训练一个分类器。我们可以选择支持向量机（SVM）或决策树等分类器。将训练数据的特征向量和标签传递给分类器来训练。

4. 模型测试：使用测试集来测试模型的性能。将测试集中的特征向量传递给分类器，然后将预测结果与真实标签进行比较，以评估模型的性能。

以下是一个简单的 Python 代码示例：

# 导入必要的库
import cv2
import numpy as np
from sklearn import svm
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载图像和标签
def load_data():
    img_files = [...] # 图像文件列表
    labels = [...] # 标签列表
    return img_files, labels

# 提取图像特征
def extract_features(img_file):
    img = cv2.imread(img_file)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [0,256])
    return hist.flatten()

# 加载数据，提取特征，划分训练集和测试集
img_files, labels = load_data()
features = [extract_features(f) for f in img_files]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2)

# 训练分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(X_train, y_train)

# 测试模型
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

这是一个简单的模型，您可以根据实际需求进行修改和扩展。