本文介绍了使用Python和Keras实现卷积神经网络（CNN）进行图像特征提取的方法。通过创建一个包含卷积层的简单CNN模型，对MNIST数据集的图像进行处理，展示如何进行特征提取并打印输出特征表示的形状。
使用卷积神经网络进行图像特征提取的Python实现
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种广泛应用于图像处理任务的深度学习模型。其中的卷积核是CNN中的重要组件，用于提取图像中的特征。本文将介绍如何使用Python实现基于卷积神经网络的图像特征提取，并提供相应的源代码。
首先，我们需要导入必要的Python库，包括NumPy和Keras。NumPy用于处理数组和矩阵操作，而Keras是一个高级神经网络API，提供了方便的接口来构建和训练深度学习模型。
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D
接下来，我们可以定义一个简单的卷积神经网
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