给我一个基于深度学习的图像质量评价代码

以下是一个基于深度学习的图像质量评价代码的示例，使用了VGG16模型：

import tensorflow as tf
import numpy as np
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.models import Model
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input

# 加载预训练的VGG16模型
base_model = VGG16(weights='imagenet')
# 取出模型的前两层
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=base_model.get_layer('block2_conv2').output)

# 定义评价函数
def evaluate_image_quality(image_path):
    # 加载图像并进行预处理
    img = image.load_img(image_path, target_size=(224, 224))
    x = image.img_to_array(img)
    x = np.expand_dims(x, axis=0)
    x = preprocess_input(x)

    # 用VGG16模型提取特征
    features = model.predict(x)

    # 计算特征的标准差
    std_dev = np.std(features)

    # 返回评价值
    return std_dev

# 示例使用
image_path = 'example_image.jpg'
score = evaluate_image_quality(image_path)
print(score)

这个代码会加载预训练的VGG16模型，并用模型的前两层提取输入图像的特征。然后计算特征的标准差，并把这个值作为评价图像质量的指标。在示例中，这个函数被用来评价名为“example_image.jpg”的图像的质量，并输出评分。