在python中预处理svm模型的图像

import cv2
import numpy as np
from sklearn import svm

image = cv2.imread('image.jpg')  # 加载图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转换为灰度图像
resized = cv2.resize(gray, (64, 64))  # 调整图像大小为64x64像素

features = resized.flatten()  # 将图像展平为一维数组

data = [features]  # 将特征添加到数据列表中
labels = [0]  # 添加对应的标签，这里假设为0

model = svm.SVC()  # 创建SVM模型
model.fit(data, labels)  # 使用数据和标签进行训练