应用错误收集

我想训练SVM执行数字图像分类（0-9），然后用它来读取数值图像（低级别OCR）。

我的想法是逐个读取图像并将它们存储在numpy数组中，然后将所有这些数组放在一个数组中，以便生成我的sample_array。

从Scikit-Learn文档开始“作为其他分类器，SVC，NuSVC和LinearSVC将两个数组作为输入：大小为[n_samples，n_features]的数组X保存训练样本，以及类标签数组y（字符串）或整数），size [n_samples]：“

我的问题是图像的特征应该是什么，以及如何定义它们？

我在scikit-learn页面的教程页面上阅读了手写识别示例，但在那里数据已经在数据集中（即使在搜索网络非常密集之后我仍然不知道如何获取我的PICS转换为数据集）所以你看到它是一个不同的情况。

第二个问题：在这种情况下scikit-image会有用吗？我正在使用标准PIL来读取图像。