请生成一段可执行的python代码，实现：应用cnn对图像提取特征，将结果应用SVM构建模型

当然可以，这里是一个简单的例子，展示如何使用Python的`keras`库（基于TensorFlow）结合`sklearn`库实现CNN（卷积神经网络）提取图像特征，并使用SVM进行分类：

# 导入所需的库
from keras.applications import VGG16
from keras.models import Model
from keras.layers import GlobalAveragePooling2D
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from sklearn.svm import SVC
import numpy as np

# 加载预训练的VGG16模型，去掉顶部的全连接层
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

# 添加全局平均池化层，再添加一个全连接层用于我们的任务
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(256, activation='relu')(x)  # 可视调整维度，这里简化为256
predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)

# 构建完整的模型
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

# 冻结预训练模型的权重
for layer in model.layers[:-2]:
    layer.trainable = False

# 定义数据增强器
data_gen = ImageDataGenerator(rescale=1./255,
                             rotation_range=20,
                             width_shift_range=0.1,
                             height_shift_range=0.1,
                             shear_range=0.2,
                             zoom_range=0.2,
                             horizontal_flip=True)

# 使用数据增强训练集来提取特征
train_generator = data_gen.flow_from_directory(train_dir, target_size=(224, 224), batch_size=batch_size, class_mode=None)

# 提取特征并转换为numpy数组
features = np.empty((len(train_generator.filenames), x.shape[1]))
labels = train_generator.classes
for i, (X_batch, y_batch) in enumerate(train_generator):
    features[i * batch_size : (i + 1) * batch_size] = model.predict(X_batch)

# 划分数据集，训练SVM
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)
svm = SVC(kernel='linear')  # 这里假设你想要的是线性核，可根据需求修改
svm.fit(X_train, y_train)

# 模型评估
y_pred = svm.predict(X_test)

注意：这个示例假设你已经有了`train_dir`（包含训练图片的目录）、`num_classes`（类别数量）以及一些其他的参数，你需要根据实际情况调整它们。另外，由于实际项目中可能需要更复杂的预处理步骤和训练过程，这里只是一个基础的框架。