SVM图片识别实验，自行拍照，6个分类以上 1.读取数据 2.分割数据集为测试数据集，训练数据集 2.提取特征（降度） 3.在训练集上训练SVM训练模型 4.在测试数据集进行正确率绘制（核函数选择要有两个以上） 请给出具体的代码和步骤

在Python中进行基于SVM（支持向量机）的图片识别实验，通常会采用Scikit-Learn库。以下是一个简化版的步骤指南和示例代码，假设我们使用的是灰度图像并使用`cv2`库进行预处理：

**步骤1：导入所需的库**

import cv2
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import classification_report, accuracy_score

**步骤2：加载和预处理数据**
- 自行拍摄6个类别以上的图片，并存储在一个目录下（例如`./images`）

# 你需要替换这里为实际的文件夹路径
image_dir = './images'
categories = ['category1', 'category2', ..., 'category6']
images = []
labels = []

for category in categories:
    for img_path in os.listdir(os.path.join(image_dir, category)):
        img = cv2.imread(os.path.join(image_dir, category, img_path), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
        images.append(img)
        labels.append(categories.index(category))

**步骤3：分割数据集**

X = np.array(images)
y = np.array(labels)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

**步骤4：特征提取（降维）**
- 对于图像，可以尝试使用PCA（主成分分析）进行降维，如需使用：

scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

pca = PCA(n_components=150)  # 可视情况调整维度数
X_train_pca = pca.fit_transform(X_train_scaled)
X_test_pca = pca.transform(X_test_scaled)

**步骤5：训练SVM模型（使用多种核函数）**

models = {
    'linear': SVC(kernel='linear'),
    'rbf': SVC(kernel='rbf', gamma='scale'),  # 或者手动设置gamma值
    'poly': SVC(kernel='poly', degree=3, gamma='scale')
}

for name, model in models.items():
    model.fit(X_train_pca, y_train)
    predictions = model.predict(X_test_pca)
    
    print(f"Model: {name}")
    print(classification_report(y_test, predictions))
    print(f"Accuracy: {accuracy_score(y_test, predictions)}\n")

**步骤6：绘制测试集上的准确率**
- 如果你想可视化每个模型在测试集上的准确率，可以用matplotlib等库创建图表。

注意：这只是一个基本框架，实际项目中你可能需要对图像进行更复杂的预处理，比如调整大小、归一化等。此外，对于大量图片，可能需要使用深度学习技术（如卷积神经网络）来提高识别性能。