#图片以图搜图功能

深度学习在图像领域的快速发展，在于它能学习到图片的相关特征，评价一个深度模型的好坏往往在于它学习到有用的特征程度的多少，在提取特征这方面而言，目前神经网络有着不可替代的优势。而图像检索往往也是基于图像的特征比较，看特征匹配的程度有多少，从而检索出相似度高的图片。 　　

基于vgg16网络提取图像特征 　　 我们都知道，vgg网络在图像领域有着广泛的应用，后续许多层次更深，网络更宽的模型都是基于此扩展的，vgg网络能很好的提取到图片的有用特征，本次实现是基于Keras实现的，提取的是最后一层卷积特征

1）extract_cnn_vgg16_keras.py  提取特征

2）index.py 将特征以及对应的文件名保存为h5文件

3）test.py 选一张测试图片测试检索效果（相似度采用余弦相似度度量）

4）data  存储训练数据及测试用