怎么用C++提取任意一张图片的特征（从内存读取数据）

layer {
 name: "data"
 type: "MemoryData"
 top: "data"
 top: "label"
 memory_data_param{
 batch_size:1
 channels:3
 height:100
 width:100
 }
}

#include <stdio.h> 
#include <string>
#include <vector>
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "boost/algorithm/string.hpp"
#include "google/protobuf/text_format.h"
#include "caffe/blob.hpp"
#include "caffe/common.hpp"
#include "caffe/net.hpp"
#include "caffe/proto/caffe.pb.h"
#include "caffe/util/io.hpp"
#include "caffe/layers/memory_data_layer.hpp"
#define NetTy float 
using namespace caffe;
using std::cout;
using std::endl;
using std::string;
/* 加载模型函数 */
template <typename Dtype>
caffe::Net<Dtype>* loadNet(std::string param_file, std::string pretrained_param_file, caffe::Phase phase)
{
 caffe::Net<Dtype>* net(new caffe::Net<Dtype>(param_file, phase));
 net->CopyTrainedLayersFrom(pretrained_param_file);
 return net;
}
int main()
{
 cv::Mat src;
 src = cv::imread("face_example/test.jpg"); // 读取测试图片
 cv::resize(src, src, cv::Size(100, 100)); // 这里要将图片resize到prototxt里面的输入层指定的大小
 caffe::Net<NetTy>* _net = loadNet<NetTy>("face_example/face_deploy.prototxt", "face_example/face.caffemodel", caffe::TEST); // 加载网络定义文件和参数模型
 caffe::MemoryDataLayer<NetTy> *m_layer = (caffe::MemoryDataLayer<NetTy> *)_net->layers()[0].get(); // 定义个内存数据层指针
 std::vector<cv::Mat> dv = { src }; // AddMatVector(const vector<cv::Mat>& mat_vector,const vector<int>& labels)
 std::vector<int> label = { 0 }; // -------------------------------------------------------------------------
 m_layer->AddMatVector(dv, label); // 把图片和标签，添加到 MemoryData层
 std::vector<caffe::Blob<NetTy>*> input_vec; // 无意义，为了函数参数需要
 _net->Forward(input_vec);     // 执行一次前向计算
 boost::shared_ptr<caffe::Blob<NetTy>> layerData = _net->blob_by_name("res5_6"); // 获得指定层的输出
 const NetTy* pstart = layerData->cpu_data(); // res5_6->cpu_data()返回的是多维数据（数组）
 /*-----输出特征-----*/
 for (int i = 0; i < 30000; i++)
 {
  std::cout << *pstart << endl;
  pstart++;
 }
 return 0;
}