#?-*-?coding=utf-8?-*-
import?glob
import?time
from?PIL?import?Image
from?skimage.feature?import?hog
import?numpy?as?np
import?os
import?joblib
from?sklearn.svm?import?LinearSVC

#訓練集圖片的位置
train_image_path?=?‘/home/icelee/Downloads/dataset/small_shixun/‘
#測試集圖片的位置
test_image_path?=?‘/home/icelee/Downloads/dataset/small_shixun/‘
#訓練集標簽的位置
train_label_path?=?‘/home/icelee/Downloads/dataset/mydata.txt‘
#測試集標簽的位置
test_label_path?=?‘/home/icelee/Downloads/dataset/test.txt‘

size?=?128

train_feat_path?=?‘train/‘
test_feat_path?=?‘test/‘
model_path?=?‘model/‘

#獲得圖片列表
def?get_image_list（filePathnameList）:
????img_list?=[]
????for?name?in?nameList:
????????img_list.append（Image.open（filePath+name））
????return?img_list

#提取特征并保存
def?get_feat（image_listname_listlabel_listsavePathsize）:
????i?=?0
????for?image?in?image_list:
????????image?=?np.reshape（image?（size?size?3））
????????gray?=?rgb2gray（image）/255.0
????????#這句話根據你的尺寸改改
????????fd?=?hog（gray?orientations=18?pixels_per_cell=[1616]?cells_per_block=[44]?visualise=False?transform_sqrt=True）
????????fd?=?np.concatenate（（fd?[label_list[i]]））
????????fd_name?=?name_list[i][0:6]+‘.feat‘
????????fd_path?=?os.path.join（savePath?fd_name）
????????joblib.dump（fd?fd_path）
????????i?+=?1
????print?“Test?features?are?extracted?and?saved.“

#變成灰度圖片
def?rgb2gray（im）:
????gray?=?im[:?:?0]*0.2989+im[:?:?1]*0.5870+im[:?:?2]*0.1140
????return?gray

#獲得圖片名稱與對應的類別
def?get_name_label（file_path）:
????name_list?=?[]
????label_list?=?[]
????with?open（file_path）?as?f:
????????for?line?in?f.readlines（）:
????????????name_list.append（line.split（‘?‘）[0]）
????????????label_list.append（line.split（‘?‘）[1]）
????return?name_listlabel_list

#提取特征
def?extra_feat（）:
????train_nametrain_label?=?get_name_label（train_label_path）
????test_nametest_label?=?get_name_label（test_label_path）

????train_image?=?get_image_list（train_image_pathtrain_name）
????test_image?=?get_image_list（test_image_pathtest_name）
????get_feat（train_imagetrain_nametrain_labeltrain_feat_pathsize）
????get_feat（tes