cv2中加载svm

在OpenCV中使用SVM分类器，需要先使用cv2.ml.SVM_create()函数创建SVM对象，然后使用SVM对象的train()函数训练模型，最后使用SVM对象的predict()函数进行分类预测。

下面是一个简单的代码示例，用于加载SVM分类器并进行预测：

import cv2

# 加载SVM分类器模型
svm = cv2.ml.SVM_create()
svm.load("svm_model.xml")

# 读取测试图片并进行预处理
img = cv2.imread("test.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
resized = cv2.resize(gray, (128, 128))

# 将图像转换为一维数组并进行预测
test_data = resized.reshape(1, -1).astype(np.float32)
result = svm.predict(test_data)[1][0][0]

# 输出分类结果
if result == 1:
    print("This is a cat.")
else:
    print("This is a dog.")

需要注意的是，训练SVM模型需要先准备好训练数据和标签，并使用SVM对象的train()函数进行训练。具体的训练方法和步骤可以参考OpenCV的官方文档。