采集人员佩戴安全帽和未佩戴安全帽图片作为数据集。对数据集进行分析和预处理，从而得到相关图片特征。选取合适的模型在训练集上进行训练，得到分类模型。最后在测试数据集上进行图片分类识别，获取选择模型相关性能指标。以此编写代码，不使用Opencv、Keras和TensorFlow

好的，以下是一个基于Python的示例代码，用于实现安全帽佩戴识别。该代码不使用OpenCV、Keras和TensorFlow，而是使用其他库来完成数据集的采集、预处理、模型训练和测试。我们将使用`scikit-learn`来进行模型训练和评估。

### 1. 数据集采集
首先，假设你已经有一个包含佩戴安全帽和未佩戴安全帽图片的数据集。这些图片可以存储在一个文件夹中，每个类别一个子文件夹。

### 2. 数据集预处理
我们将使用`PIL`库来读取和处理图像，并使用`numpy`进行数值运算。

import os
from PIL import Image
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# 设置路径
data_dir = 'path/to/your/dataset'
categories = ['with_helmet', 'without_helmet']

# 读取图片并转换为数组
def load_data(data_dir, categories):
    images = []
    labels = []
    for category in categories:
        path = os.path.join(data_dir, category)
        for img_name in os.listdir(path):
            img_path = os.path.join(path, img_name)
            img = Image.open(img_path).resize((64, 64))  # 调整图像大小
            img_array = np.array(img).flatten() / 255.0  # 归一化
            images.append(img_array)
            labels.append(category)
    return np.array(images), np.array(labels)

images, labels = load_data(data_dir, categories)

# 标签编码
label_encoder = LabelEncoder()
labels = label_encoder.fit_transform(labels)

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

### 3. 模型训练
我们将使用支持向量机（SVM）作为分类模型。

# 创建和支持向量机模型
model = SVC(kernel='linear')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

### 4. 模型评估
我们将在测试集上评估模型的性能。

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%')

# 打印分类报告
print(classification_report(y_test, y_pred, target_names=categories))

### 5. 总结
以上代码展示了如何从头开始构建一个简单的安全帽佩戴识别系统，而不依赖于OpenCV、Keras或TensorFlow。主要步骤包括：

1. **数据集采集**：从文件夹中读取图像。
2. **数据预处理**：调整图像大小、归一化、标签编码。
3. **模型训练**：使用支持向量机进行训练。
4. **模型评估**：在测试集上评估模型性能。

希望这段代码对你有所帮助！如果有任何问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我。