用python调用svm训练的xml模型识别图片并标出目标位置

要使用Python调用SVM训练的XML模型识别图片并标出目标位置，需要进行以下步骤：

1. 导入所需的Python库和模块：

import cv2
import numpy as np
import xml.etree.ElementTree as ET

2. 加载训练好的XML模型

tree = ET.parse("svm_model.xml")
root = tree.getroot()
svm = cv2.ml.SVM_load(str(root[1].text))

此处采用了Python的xml.etree.ElementTree模块加载了XML模型，并通过OpenCV的cv2.ml.SVM_load函数进行了加载。

3. 加载需要识别的图片，并对其进行预处理

img = cv2.imread("test.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.equalizeHist(gray)

读取需要识别的图片，并将其转换为灰度图像，并对其进行直方图均衡化处理。

4. 在图像中进行目标识别

_, contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for cnt in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
    roi = gray[y:y+h, x:x+w]
    roi = cv2.resize(roi, (80, 80))
    hog = cv2.HOGDescriptor((80, 80), (40, 40), (20, 20), (10, 10), 9)
    features = hog.compute(roi)
    features = np.transpose(features)
    _, result = svm.predict(features)
    if result == 1:
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

在图像中找到所有的轮廓，并依次对每个轮廓进行处理。对于每个轮廓，首先获取其所在矩形的坐标，再从原图中将其提取出来，并将其resize至80x80。然后利用HOG算法对其特征进行提取，并将特征向量带入之前加载的SVM模型进行识别。若结果为1，则认为该矩形是目标区域，将其用矩形框标出。

5. 显示标注后的图像

cv2.imshow("result", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

最后，将标注后的图像展示给用户。

需要注意的是，上述代码中没有给出如何提取轮廓的方法，因此在实际使用时，需要根据具体问题进行调整。同时，由于SVM需要对特征向量作为输入，因此关于特征的提取也需要进行一定的调整，使其能够最大程度地反映出图片中的目标信息。