svm图片识别自行拍照，6个分类以上 1.读取数据 2.分割数据集为测试数据集，训练数据集 2.提取特征（降度） 3.在训练集上训练SVM训练模型 4.在测试数据集进行正确率绘制（核函数选择要有两个以上）代码

在使用支持向量机（SVM）进行图像分类的步骤中，特别是在有六个类别以上的任务中，以下是基本流程：

1. **读取数据**：
首先，你需要加载图像数据，通常这涉及到读取文件夹下的图片，并将其转换为可以用于机器学习的格式，例如灰度图、颜色直方图或其他特征向量。

import os
from skimage.io import imread
data_folder = 'path/to/image/folder'
images = [imread(os.path.join(data_folder, img_name)) for img_name in os.listdir(data_folder)]

2. **数据预处理**：
- 分割数据集：使用如sklearn的`train_test_split`函数将数据分为训练集和测试集。
- 特征提取：对图片应用特征提取技术，如局部二值模式（LBP）、尺度不变特征变换（SIFT）或使用深度学习模型提取的卷积神经网络（CNN）特征。

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(images, labels, test_size=0.2, random_state=42)
from sklearn.feature_extraction.image import extract_patches_2d
features_train, features_test = extract_patches_2d(X_train, ...), extract_patches_2d(X_test, ...)

3. **特征降维**：
使用PCA（主成分分析）等降维算法减少特征维度，以便于SVM更快地运行并降低过拟合风险。

from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=0.95) # 或者尝试不同的维度比例
features_train_pca = pca.fit_transform(features_train)
features_test_pca = pca.transform(features_test)

4. **训练SVM模型**：
- 实例化SVM模型，可以选择线性核（linear）、多项式核（poly）或径向基函数（RBF）核。
- 训练模型，设置合适的惩罚参数C和内核参数（比如gamma）。

from sklearn.svm import SVC
svm_model = SVC(kernel='rbf', C=1, gamma='scale') # 核函数选择其中之一
svm_model.fit(features_train_pca, y_train)

5. **评估与绘制曲线**：
使用交叉验证（如GridSearchCV）优化超参数，然后在测试集上计算准确率。绘制不同核函数下准确率对比图，可以帮助你选择最合适的模型。

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {'kernel': ['linear', 'poly', 'rbf'], 'C': [0.1, 1, 10], 'gamma': ['scale', 'auto']}
grid_search = GridSearchCV(SVC(), param_grid, cv=5)
grid_search.fit(features_train_pca, y_train)
best_params = grid_search.best_params_
model_with_best_params = SVC(**best_params)
model_with_best_params.fit(features_train_pca, y_train)

# 计算准确率并绘制曲线
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = model_with_best_params.predict(features_test_pca)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
plot_accuracy_curve(best_params['kernel'], accuracy)