帮我写一个用python实现批量图片的特征向量提取

为了实现批量图片的特征向量提取，您需要使用一个图像特征提取器。有许多库可以帮助您实现这一目的，其中一个是使用深度学习模型的Keras模型。

下面是一个简单的代码示例：

from keras.applications import ResNet50
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions
import numpy as np

# 加载ResNet50模型
model = ResNet50(weights='imagenet')

# 定义图片文件列表
images = ['image1.jpg', 'image2.jpg', 'image3.jpg']

# 循环每一张图片
for img_path in images:
    # 加载图片并将其处理为适合模型的格式
    img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
    x = image.img_to_array(img)
    x = np.expand_dims(x, axis=0)
    x = preprocess_input(x)
    
    # 预测图片类别
    features = model.predict(x)
    
    # 将特征向量作为输出
    print(features)

在这个示例中，我们使用了Keras中的ResNet50模型，它是一个预先训练的深度学习模型，可以对图像进行分类。然后，我们定义了一个图片文件列表，并循环处理每一张图片。对于每一张图片，我们使用Keras中的图像预处理函数加载和预处理图片，并使用模型对其进行预测。最后，我们将每张图片的特征向量作