我具有SVM的基本知识，但是现在我正在处理图像。我在5个文件夹中有图像，例如，每个文件夹都有字母a，b，c，d，e的图像。文件夹“ a”具有用于“ a”的手写字母的图像，文件夹“ b”具有用于“ b”的手写字母的图像，依此类推。
现在如何在Python的SVM中将图像用作训练数据。
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据我所知，您希望将svm训练为 export class ProviderserviceComponent implements OnInit {
constructor(private modalService: NgbModal, public cdRef: ChangeDetectorRef, private formBuilder: FormBuilder) { }
submitted = false;
provider: Provider = new Provider();
providerForm: FormGroup;
ngOnInit() {
this.providerForm = this.formBuilder.group({
name: ['', Validators.required]
});
}
get f() { return this.providerForm.controls; }
onClickSubmit(data) {
this.submitted = true;
}
这些图像到名为a，b，c，d的类中。为此，您可以使用任何良好的图像处理技术从图像中提取特征（例如在classify中很好地实现的HOG），然后使用这些特征和标签作为输入您的SVM opencv（文件夹的相应标签将是文件夹的名称，即a，b，c，d），您可以仅使用功能来训练SVM，并且在推断时间内，您可以简单地计算HOG图片的功能并将其馈送到SVM，它将为您提供所需的输出。