要使用ResNet进行相似图片搜索，你需要先通过预训练的ResNet模型提取图像特征得到向量表示。以下是一个用Python和PyTorch实现的例子：

1. 首先在Python环境安装必要的库：

pip install torch torchvision Pillow  

2. 提取图像的特征向量：

import torch  
from torchvision import models, transforms  
from PIL import Image  
# 加载预训练的ResNet模型  
resnet = models.resnet50(pretrained=True)  
resnet.eval()  
# 移除最后一层（全连接层），我们只需要卷积层的输出作为特征向量  
modules=list(resnet.children())[:-1]  
resnet=nn.Sequential(*modules)  
# 定义图像预处理步骤  
preprocess = transforms.Compose([  
    transforms.Resize(256),  
    transforms.CenterCrop(224),  
    transforms.ToTensor(),  
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),  
])  
def extract_features(image_path):  
    """从给定的图像中提取特征向量"""  
    img = Image.open(image_path)  
    img_t = preprocess(img)  
    batch_t = torch.unsqueeze(img_t, 0)  
    with torch.no_grad():  
        out = resnet(batch_t)  
    # reshape output to [dim] instead of [1, dim, 1, 1]  
    out = out.reshape(-1).numpy()  
    return out  

在上述代码中，extract_features函数接收一个图像路径，然后返回该图像的ResNet特征向量。这个特征向量就可以被用来在向量数据库中进行搜索和匹配了。