117笔记问答编写垃圾分类系统可以利用Python的图像识别和机器学习库，以下是一个简单的实现思路：
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数据收集：收集垃圾分类的图像数据集，包括有害垃圾、可回收物、湿垃圾和干垃圾。可以从开源数据集或者自行收集。
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数据预处理：使用图像处理库（如OpenCV）对图像进行预处理，包括图像尺寸调整、灰度化、去噪等步骤。
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特征提取：使用图像特征提取算法（如颜色直方图、纹理特征等）获取图像的特征向量。
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模型训练：使用机器学习库（如scikit-learn）训练一个分类模型，可以选择支持向量机（SVM）、决策树（Decision Tree）等算法。
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模型评估：使用测试集评估模型的准确率、召回率等指标，可以通过交叉验证等方法进行评估。
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模型应用：使用训练好的模型对新的图像进行分类预测。加载模型并输入预处理后的图像，获得分类结果。
以下是一个简单的示例代码：
import cv2
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 1. 数据收集
# 假设已经准备好了图像数据集，分别放在不同的文件夹下
# 2. 数据预处理
# 图像预处理的代码
# 3. 特征提取
# 图像特征提取的代码
# 4. 模型训练
# 加载数据集和标签
X = np.load("features.npy")
y = np.load("labels.npy")
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练分类模型
model = SVC()
model.fit(X_train, y_train)
# 5. 模型评估
score = model.score(X_test, y_test)
print("准确率：", score)
# 6. 模型应用
# 加载待分类的图像
image = cv2.imread("test_image.jpg")
# 预处理图像
# 图像预处理的代码
# 提取特征向量
# 图像特征提取的代码
# 使用模型进行预测
prediction = model.predict([feature_vector])
print("分类结果：", prediction)
需要注意的是，以上代码仅为示例，实际情况中还需要根据具体的数据集和需求进行相应的调整和优化，以提高模型的准确性和性能。