用SVM进行四种类型的图像分类并得到模型的准确率

SVM（支持向量机）是一种常用于图像分类的机器学习算法。下面是使用SVM进行四种类型的图像分类的步骤：

1. 数据准备：收集四种类型的图像数据并将其分为训练集和测试集。

2. 特征提取：使用图像处理技术，提取每张图片的特征向量。常用的特征提取方法包括HOG、LBP等。

3. 模型训练：使用训练集训练SVM模型，并调节超参数以达到最佳预测效果。常用的SVM内核函数包括线性核函数、多项式核函数和高斯核函数。

4. 模型评估：使用测试集评估模型的准确率。

下面是一个简单的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np
from sklearn import svm
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 数据准备
train_data = []
train_labels = []
test_data = []
test_labels = []

for i in range(4):
    for j in range(50):
        img = cv2.imread(f'class{i+1}/{j+1}.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
        img = cv2.resize(img, (64, 64))
        if j < 40:
            train_data.append(img.flatten())
            train_labels.append(i)
        else:
            test_data.append(img.flatten())
            test_labels.append(i)

# 特征提取
train_data = np.array(train_data)
test_data = np.array(test_data)

# 模型训练
clf = svm.SVC(kernel='rbf', gamma='scale')
clf.fit(train_data, train_labels)

# 模型评估
pred_labels = clf.predict(test_data)
acc = accuracy_score(test_labels, pred_labels)
print(f'Accuracy: {acc}')

这里假设四类图像分别为class1、class2、class3和class4，每个类别有50张图片。首先将图片读入并进行缩放，然后将前40张图片作为训练集，后10张图片作为测试集。使用SVM训练模型，这里使用RBF核函数，并使用测试集评估模型的准确率。结果将输出准确率。