写一个python lbp+svm分类的代码

以下是一个简单的 Python LBP+SVM 分类器代码，使用 scikit-learn 库实现 SVM 分类器：

import numpy as np
from skimage.feature import local_binary_pattern
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 定义 LBP 参数
radius = 1
n_points = 8 * radius

# 读取数据集和标签
data = np.load('data.npy')
labels = np.load('labels.npy')

# 提取 LBP 特征
lbp_features = []
for image in data:
    lbp = local_binary_pattern(image, n_points, radius)
    hist, _ = np.histogram(lbp, bins=np.arange(2 ** n_points + 1), density=True)
    lbp_features.append(hist)

# 数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(lbp_features, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# SVM 分类器
clf = SVC(kernel='linear', C=1, gamma='auto')
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集并计算准确率
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

在此代码中，我们使用 `skimage` 库中的 `local_binary_pattern` 函数提取图像的 LBP 特征。然后我们使用 `numpy` 库计算 LBP 直方图，并将其作为特征向量。最后，我们使用 scikit-learn 库中的 SVM 分类器训练模型并预测测试集。