要使用Jupyter Notebook编写一个程序来处理图片数据集、提取特征、训练模型、学习并进行特征识别和框选，你需要遵循以下步骤：

1. 安装Jupyter Notebook： 首先，确保你已经安装了Jupyter Notebook。可以通过Python的包管理器pip安装：

   pip install notebook
   

   或者使用conda安装：

   conda install -c conda-forge notebook
   

   安装完成后，可以通过命令行启动Jupyter Notebook：

   jupyter notebook
   

   这将在你的默认浏览器中打开Jupyter的仪表板界面。54

2. 创建一个新的Notebook： 在Jupyter仪表板界面，点击右上角的“New”按钮，然后选择“Python 3”或你希望使用的Python版本，这将创建一个新的Notebook。

3. 导入必要的库： 在新的Notebook中，首先导入处理图片和机器学习所需的库。例如，使用Pillow处理图片，使用scikit-learn进行特征提取和训练模型：

   from PIL import Image
   from sklearn.feature_extraction.image import extract_patches_2d
   from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   from sklearn.metrics import classification_report
   

4. 加载和预处理图片数据集： 加载你的图片数据集，并对其进行预处理，比如调整大小、归一化等：

   image = Image.open('your_image.png')
   image = image.resize((desired_width, desired_height))
   image_array = np.array(image)
   

5. 特征提取： 使用scikit-learn的extract_patches_2d函数从图片中提取特征块：

   patches = extract_patches_2d(image_array, (patch_size, patch_size))
   

6. 划分训练集和测试集： 将提取的特征划分为训练集和测试集：

   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(patches, labels, test_size=0.2, random_state=42)
   

7. 训练模型： 使用随机森林分类器或其他机器学习算法来训练模型：

   clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
   clf.fit(X_train, y_train)
   

8. 模型评估： 评估模型的性能：

   predictions = clf.predict(X_test)
   print(classification_report(y_test, predictions))
   

9. 特征识别和框选： 使用训练好的模型对新的图片进行特征识别，并框选出识别到的特征：

   new_patches = extract_patches_2d(new_image_array, (patch_size, patch_size))
   

识别结果 = clf.predict(new_patches)

根据识别结果在原图中框选特征

10. **保存和运行Notebook**：
 完成上述步骤后，保存你的Notebook，并可以通过点击工具栏上的“Run”按钮来运行每个单元格，查看结果。

请注意，上述代码仅为示例，你需要根据你的具体需求调整代码，包括图片路径、特征块大小、模型参数等。此外，特征识别和框选的具体实现将取决于你的应用场景和需求。<a data-index="2" class='citation' href="#citation-3" target="_blank">3</a><a data-index="3" class='citation' href="#citation-7" target="_blank">7</a>