使用PYTHON，对图像中的手写数字进行分割提取，并使用支撑向量机对手写数字进行识别分类，并输出手写数字在图像中的范围和坐标，请写出完整代码

好的，以下是完整的代码：

import cv2
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC

# 读取图像并进行灰度化处理
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行二值化处理
_, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

# 进行轮廓检测
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 根据轮廓进行分割并识别分类
svm = SVC(kernel='linear')
svm.fit(X_train, y_train)

for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    digit = gray[y:y+h, x:x+w]
    digit = cv2.resize(digit, (28, 28))
    digit = np.array(digit, dtype=np.float32).reshape(1, -1)
    digit /= 255.0
    predict = svm.predict(digit)
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
    cv2.putText(img, str(predict[0]), (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)

cv2.imshow('Result', img)
cv2.waitKey(0)

需要注意的是，以上代码中的 `X_train` 和 `y_train` 分别为训练数据的特征和标签，需要根据实际情况进行替换。此外，代码中使用了线性核的支持向量机进行分类，如果需要更好的分类效果，可以尝试使用其他类型的核函数进行训练。