如何在导出的SVM分类模型下对一张图像的LBP特征向量输出预测值

在导出的SVM分类模型下对一张图像的LBP特征向量输出预测值，需要进行以下步骤：

1. 读取图像并计算LBP特征向量；

2. 加载训练好的SVM分类模型；

3. 调用SVM模型的predict()函数，输入LBP特征向量，即可输出预测值。

下面是Python代码示例：

import cv2
import numpy as np
import joblib # 加载SVM模型

# 读取图像并计算LBP特征向量
def calc_lbp_feature(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    radius = 1
    n_points = 8 * radius
    lbp = cv2.spatial_histogram(gray, [n_points], [0, 256], [0, 256], True)
    lbp_feature = np.array(lbp[0])

    return lbp_feature

# 加载SVM模型
svm = joblib.load('svm_model.pkl')

# 读取测试图像并计算LBP特征向量
test_image = cv2.imread('test_image.jpg')
test_feature = calc_lbp_feature(test_image)

# 对LBP特征向量进行预测
prediction = svm.predict(test_feature.reshape(1, -1))

print(prediction)

其中，'svm_model.pkl'为训练好的SVM模型保存的文件名，'test_image.jpg'为测试图像的文件名。最后，输出的prediction即为预测结果。