帮我用python写一个svm图像分类算法，我来提供图片、

好的，那么我们可以使用Python中的sklearn库来实现一个SVM图像分类算法。以下是代码示例：

from sklearn import svm
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
from skimage.io import imread
from skimage.transform import resize
import os
import numpy as np

# 设置图片路径和类别标签
path = 'path/to/images'
categories = os.listdir(path)
num_categories = len(categories)

# 加载图像和标签
images = []
labels = []
for i, category in enumerate(categories):
    for file_name in os.listdir(os.path.join(path, category)):
        img = imread(os.path.join(path, category, file_name))
        img = resize(img, (100, 100))   # 调整图像大小
        images.append(img.flatten())
        labels.append(i)

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(images, labels, test_size=0.3)

# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear')

# 训练分类器
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
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，我们首先设置图像路径和类别标签，然后加载图像和标签，并将它们展平以便于SVM分类器使用。接下来，我们将数据集分为训练集和测试集，并创建SVM分类器。然后，我们使用训练集训练分类器，并使用测试集进行预测。最后，我们计算准确率以评估分类器的性能。