python写一个对批量图像进行特征向量提取的代码

下面是一个使用 Python 对批量图像进行特征向量提取的代码示例：

import os
import cv2
import numpy as np

def extract_features(directory):
    features = []
    for filename in os.listdir(directory):
        img = cv2.imread(os.path.join(directory, filename))
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
        keypoints, descriptor = sift.detectAndCompute(gray, None)
        features.append(descriptor)
    return features

directory = "/path/to/images"
features = extract_features(directory)

在上面的代码中，我们使用了 OpenCV 库中的 SIFT 算法来提取图像的特征向量。我们首先对图像进行灰度转换，然后使用 SIFT 对其进行提取。最后，我们将提取到的描述符存储在特征列表中，并在函数结束时返回该列表。

请注意，您需要先安装 OpenCV 库，并替换图像的目录为您自己的图像目录。