cnn提取图片特征代码

这是一个使用CNN提取图片特征的示例代码：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import VGG16

# 加载预训练的VGG16模型
vgg_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)

# 提取特征的函数
def extract_features(image_path):
    img = tf.keras.preprocessing.image.load_img(image_path, target_size=(224, 224))
    img = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(img)
    img = np.expand_dims(img, axis=0)
    img = tf.keras.applications.vgg16.preprocess_input(img)
    features = vgg_model.predict(img)
    return features

# 示例用法
image_path = 'path_to_your_image.jpg'
image_features = extract_features(image_path)
print(image_features.shape)

这段代码使用了TensorFlow和Keras库，并使用了预训练的VGG16模型来提取图片的特征。你只需要将`'path_to_your_image.jpg'`替换为你要提取特征的图片路径，然后运行代码即可得到图片的特征。注意，这里提取的特征是针对每张图片的全局特征。