svm图像分类python

要使用 SVM 进行图像分类，首先需要将图像转换为特征向量，然后使用 SVM 对这些特征向量进行分类。以下是一个使用 Python 和 Scikit-learn 库实现 SVM 图像分类的简单示例：

1. 导入必要的库：

from sklearn import svm
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.decomposition import PCA

2. 加载数据集：

mnist = fetch_openml('mnist_784')
X = mnist.data / 255.0
y = mnist.target

3. 划分训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. 对图像进行特征提取：

pca = PCA(n_components=0.8, whiten=True)
X_train_pca = pca.fit_transform(X_train)
X_test_pca = pca.transform(X_test)

5. 创建 SVM 模型并进行训练：

clf = svm.SVC(kernel='rbf', C=10, gamma=0.001)
clf.fit(X_train_pca, y_train)

6. 对测试集进行预测并计算准确率：

y_pred = clf.predict(X_test_pca)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", acc)

这是一个简单的 SVM 图像分类示例。你可以根据自己的需求对其进行修改和优化。