用python实现批量图片的特征向量提取

可以使用深度学习模型，例如残差网络（ResNet）或卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来实现图像特征向量的提取。

具体实现方法：
1. 加载预训练模型：可以使用TensorFlow或PyTorch等框架加载已经训练好的模型。
2. 加载图像数据：使用Python图像处理库，如OpenCV或Pillow读取图像数据。
3. 对每张图片进行预处理：进行归一化、缩放等操作，使得图像符合模型的输入要求。
4. 利用模型对图像进行预测：将处理过的图像作为模型的输入，得到输出的特征向量。
5. 保存特征向量：将得到的特征向量保存到文件或数据库中，以备后续使用。

代码实现示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import cv2

# 加载预训练模型
model = tf.keras.models.load_model('resnet50.h5')

# 加载图像数据
images = [cv2.imread(f) for f in ['image1.jpg', 'image2.jpg', ...]]

# 图像预处理
def preprocess_image(image):
    image = cv2.resize(image, (224, 224))
    image = np.array(image, dtype=np.float32) / 255.0
    image = np.expand_dims(image, axis=0)
    return image

images = [preprocess_image(image) for image in images]

# 模型预测
features = [model.predict(