Python实现纹理图片分类识别：SVM支持向量机与LBP特征提取
项目描述
本资源文件提供了一个基于Python的纹理图片分类识别项目，主要使用了SVM（支持向量机）作为分类器，并通过LBP（局部二值模式）特征提取方法来处理图片数据。项目的主要流程如下：
- 图片裁剪：将图片库中的纹理图片裁剪成九份，其中五份作为训练集，四份作为测试集。
- 特征提取：使用LBP特征提取方法从图片中提取特征。
- 模型训练：使用SVM支持向量机对提取的特征进行训练。
- 模型预测：使用训练好的模型对测试集中的图片进行分类预测。
项目特点
- 简单易用：项目代码结构清晰，易于理解和使用。
- LBP特征提取：采用LBP特征提取方法，能够有效捕捉图片的纹理信息。
- SVM分类器：使用SVM作为分类器，具有较好的分类性能。
注意事项
- 参数调优：项目中为了简化流程，使用了循环来调整SVM的参数。在实际应用中，建议手动调参以获得更好的分类效果。
- 数据集：项目中使用的图片数据集未包含在资源文件中，用户需要自行准备或替换。
使用方法
- 下载资源文件：下载本仓库中的资源文件，包含代码和示例图片。
- 安装依赖库：确保已安装Python及相关依赖库（如OpenCV、scikit-learn等）。
- 运行代码：按照代码中的注释和说明，运行相关脚本进行图片裁剪、特征提取、模型训练和预测。
贡献与反馈
欢迎对本项目提出改进建议或贡献代码。如果您在使用过程中遇到任何问题，请在GitHub上提交Issue，我们会尽快回复并解决问题。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。