检测瑕疵图片的svm模型代码python

在Python中，检测图像瑕疵通常需要先将图片转换成特征表示，然后利用SVM进行分类。以下是一个基本的例子，使用OpenCV读取图片，然后用Scikit-image预处理图像和提取特征，最后训练一个SVM模型：

import cv2
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from skimage.feature import hog

def extract_hog_features(img):
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    hog_descriptor = hog(gray, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2))
    return hog_descriptor.reshape(1, -1)

# 假设有一个瑕疵图像列表和对应正常图像列表
def load_data(normal_images_path, defect_images_path):
    normal_data = []
    defect_data = []

    for img_name in os.listdir(normal_images_path):
        img = cv2.imread(os.path.join(normal_images_path, img_name), 0)
        normal_data.append(extract_hog_features(img))

    for img_name in os.listdir(defect_images_path):
        img = cv2.imread(os.path.join(defect_images_path, img_name), 0)
        defect_data.append(extract_hog_features(img))

    return np.array(normal_data), np.array(defect_data)

# 加载数据
normal_data, defect_data = load_data('path/to/normal/images', 'path/to/defect/images')

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(normal_data, defect_data, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建SVM分类器
svm_model = SVC(kernel='linear')

# 训练模型
svm_model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
predictions = svm_model.predict(X_test)

# 简单评估
accuracy = sum(predictions == y_test) / len(y_test)
print("Model Accuracy:", accuracy)

# 更详细的评估可以使用混淆矩阵或其他度量

注意，这只是一个基础示例，实际应用中可能还需要对图像进行更复杂的预处理，例如缩放、灰度校正、噪声去除等。同时，HOG特征并不是唯一的选择，还可以尝试其他特征提取方法，如深度学习特征。