svm支持向量机python框架

你可以使用Python中的scikit-learn库来实现支持向量机(SVM)算法，并结合其他库来处理图片数据。以下是一个基本的示例代码，演示如何读取图片并使用SVM模型进行训练和预测：

import os
import numpy as np
from PIL import Image
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 1. 读取图像数据
def load_images(folder_path):
    images = []
    labels = []
    
    for filename in os.listdir(folder_path):
        if filename.endswith('.jpg'):  # 假设图片格式为jpg
            img = Image.open(os.path.join(folder_path, filename))
            img = img.resize((64, 64))  # 调整图片大小为合适的尺寸
            image_data = np.array(img).flatten()  # 将图片转换为一维数组
            images.append(image_data)
            labels.append(filename.split('.')[0])  # 假设文件名为"类别.后缀"
    
    return np.array(images), np.array(labels)

# 2. 加载训练集和测试集
train_folder = 'path_to_train_folder'  # 替换为训练集文件夹的路径
test_folder = 'path_to_test_folder'  # 替换为测试集文件夹的路径

X_train, y_train = load_images(train_folder)
X_test, y_test = load_images(test_folder)

# 3. 创建SVM分类器并训练模型
svm_model = svm.SVC()
svm_model.fit(X_train, y_train)

# 4. 预测并计算准确率
y_pred = svm_model.