用python写一段不基于深度卷积神经网络和迁移学习的纹理图像识别代码

好的，下面是一个简单的纹理图像识别代码，基于传统的机器学习算法：

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

# 加载图像
img = cv2.imread('texture_image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 提取图像中的局部特征
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(gray, None)

# 使用k-means聚类算法将局部特征聚成若干个类别
kmeans = KMeans(n_clusters=5, random_state=0).fit(descriptors)

# 统计每个类别的频数，作为图像的特征向量
histogram = np.zeros(kmeans.n_clusters)
for label in kmeans.labels_:
    histogram[label] += 1

# 训练一个支持向量机分类器
svm = SVC(kernel='linear')
svm.fit([histogram], ['texture'])

# 加载测试图像
test_img = cv2.imread('texture_test.jpg')
gray_test = cv2.cvtColor(test_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 提取测试图像的局部特征
keypoints_test, descriptors_test = sift.detectAndCompute(gray_test, None)

# 对测试图像进行聚类，得到测试图像的特征向量
histogram_test = np.zeros(kmeans.n_clusters)
for descriptor_test in descriptors_test:
    label = kmeans.predict([descriptor_test])[0]
    histogram_test[label] += 1

# 预测测试图像的类别
result = svm.predict([histogram_test])
print(result)

具体来说，这段代码首先使用SIFT算法提取图像中的局部特征，然后使用k-means算法将这些特征聚成若干个类别，得到每个类别的频数，作为图像的特征向量。最后，使用支持向量机分类器对图像进行分类。

需要注意的是，这段代码只是一个简单的例子，实际应用中可能需要对特征提取、聚类和分类等步骤进行更加精细的调整和优化。