你好，请问怎么实现SVM方法进行图像分类的python代码，且不使用opencv包

您好，实现SVM方法进行图像分类的Python代码，可以使用scikit-learn库来实现。以下是一个简单的示例代码：

from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.datasets import load_digits

# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()

# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.3, random_state=42)

# 训练SVM模型
clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

在这个示例中，我们加载了scikit-learn库的digits数据集，并将数据集分割为训练集和测试集。然后，我们使用svm.SVC()函数来训练一个线性SVM模型，并使用训练好的模型进行预测测试集结果。最后，我们计算模型的准确率。

注意：这个示例代码并没有使用opencv包。