這是是一份深度學習作業 利用 簡單的特徵提取和機器學習算法 分類50類圖片
環境：
opencv 4.6.0.66
sklearn 0.24.2
lightGBM 3.3.5
numpy 1.21.5
pandas 1.4.4
將圖片解壓縮在于訓練集同個檔案中 ，不需要將解壓后的文件挪出來 執行train即可，read_ 是讀取本地端的圖片 top_1_top_5 是估計效能函數
我使用的 三個模型 分別是 SGD perceptron lighGBM 我采取增量訓練的方式 去訓練模型，分批讀取文件進行處理后放入模型中訓練，用top_1_accuracy和top_5_accuracy 去測試模型的效果