文件名称：matlab代码字的大小-CBIR:基于内容的图像检索系统
文件大小：14.68MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-02 00:40:15
系统开源
matlab代码字的大小基于内容的图像检索系统 项目目标 提取数据集中每个图像的关键点检测器和局部不变描述符，并将它们存储在 HDF5 中。 在 HDF5 中对提取的特征进行聚类以形成一个码本（每个聚类期货的结果质心）并可视化码书中的每个码字（质心）。 通过使用创建的码本将相关特征向量量化为直方图，为每个图像构建了一个视觉词袋 (BOVW) 表示。 接受来自用户的查询图像，构建查询的 BOVW 表示，并执行实际搜索。 实现了词频-逆文档频率和空间验证，以提高系统的准确性。 使用的软件/软件包 Python 3.5 3.4 涉及的算法和方法 关键点和描述符提取 快速 Hessian 关键点检测器算法 局部尺度不变特征描述符（RootSIFT） 特征存储和索引结构 HDF5 数据集 聚类特征以生成码本K均值算法 可视化码字条目（聚类特征的质心） 矢量量化 BOVW 提取 BOVW 存储和索引 倒排索引倒排索引实现redis 搜索执行 系统精度评估“基于积分”的指标 词频-逆文档频率 (tf-idf) 空间验证（未来计划） 随机样本共识（RANSAC） 方法 数据集是来自数据集的大约 100
【文件预览】：
CBIR-master
----.gitignore(444B)
----README.md(20KB)
----image_search_engine()
--------image_search_pipeline()
--------cluster_features.py(996B)
--------index_features.py(2KB)
--------extract_bovw.py(2KB)
--------evaluate_spatial_verify.py(4KB)
--------search.py(4KB)
--------visualize_centers.py(4KB)
--------search_spatial_verify.py(4KB)
--------evaluate.py(4KB)
--------results()
--------build_redis_index.py(1020B)