svm图像分割加入纹理特征训练代码

以下是一个示例代码，演示如何使用Scikit-learn库中的SVM分类器加入纹理特征向量进行图像分割。

首先，我们需要安装Scikit-learn库和Scikit-image库。可以使用以下命令来安装：

pip install -U scikit-learn
pip install -U scikit-image

然后，我们可以使用Scikit-learn库中的`SVC`类来创建一个SVM分类器。接着，我们可以使用`skimage`库来提取纹理特征向量和图像块，具体步骤如下：

from sklearn import svm
from skimage.util import view_as_windows
from skimage.feature import greycomatrix, greycoprops

# 读取图像
image = imread('image.png')

# 将图像分成若干个大小为window_size的图像块
window_size = (32, 32)
windows = view_as_windows(image, window_size)

# 提取图像块的纹理特征向量
features = []
for window in windows:
    # 提取灰度共生矩阵
    glcm = greycomatrix(window, [1], [0, np.pi/4, np.pi/2, 3*np.pi/4], levels=256, symmetric=True, normed=True)
    # 提取纹理特征向量
    contrast = greycoprops(glcm, 'contrast')
    dissimilarity = greycoprops(glcm, 'dissimilarity')
    homogeneity = greycoprops(glcm, 'homogeneity')
    # 将特征向量合并成一个特征向量
    feature = np.hstack([contrast.ravel(), dissimilarity.ravel(), homogeneity.ravel()])
    features.append(feature)

# 创建一个SVM分类器
clf = svm.SVC()

# 加入特征向量进行训练
clf.fit(features, y)

在上面的代码中，`image`是一个输入图像。我们使用`view_as_windows`函数将其分成若干个大小为`window_size`的图像块。然后，我们使用`greycomatrix`函数提取灰度共生矩阵，使用`greycoprops`函数提取纹理特征向量，最后将这些特征向量合并成一个特征向量。我们将所有图像块的特征向量作为训练数据，将其加入到SVM分类器中进行训练。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和优化。另外，对于图像分割问题，还需要使用一些图像处理算法来对分割结果进行后处理。