使用机器学习算法检测苹果并进行尺寸测量代码

以下是一个使用机器学习算法检测苹果并进行尺寸测量的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 加载训练好的模型
model = cv2.ml.SVM_load('apple_detector.xml')

# 打开图像文件
img = cv2.imread('apple.jpg')

# 调整图像尺寸
resized_img = cv2.resize(img, (300, 300))

# 提取图像的 HOG 特征
hog = cv2.HOGDescriptor((64, 64), (16, 16), (8, 8), (8, 8), 9)
features = hog.compute(resized_img)

# 将特征转换为一维数组
features = np.array(features).reshape(-1)

# 对特征进行归一化处理
features = cv2.normalize(features, None)

# 使用模型进行预测
result = model.predict(features.reshape(1, -1))

if result[1][0][0] == 1:
    print('检测到苹果，尺寸为 %.2f 厘米' % (result[1][0][1] * 10))
else:
    print('未检测到苹果')

需要注意的是，该代码需要使用训练好的模型文件 `apple_detector.xml`，该文件包含了机器学习算法的训练结果。此外，还需要安装 OpenCV 库和 Numpy 库。