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Python开发的本地基于内容的图像检索系统源码.zip

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简介：
这是一个基于Python开发的本地图像检索系统的源代码包。利用内容-based的方法对图像进行索引和搜索，方便用户快速找到相似图片。 一个本地的基于内容的图像检索系统实现了多种特征提取方法，包括颜色直方图、HSV中心距（用于颜色特征）、灰度共生矩阵和LBP算子（用于纹理特征）、边缘直方图（用于边缘特征），以及哈希感知算法如aHash、pHash和dHash等。此外，该系统还采用了SIFT特征提取技术。

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  • Python开发的本地基于内容的图像检索系统源码.zip
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    这是一个基于Python开发的本地图像检索系统的源代码包。利用内容-based的方法对图像进行索引和搜索，方便用户快速找到相似图片。 一个本地的基于内容的图像检索系统实现了多种特征提取方法，包括颜色直方图、HSV中心距（用于颜色特征）、灰度共生矩阵和LBP算子（用于纹理特征）、边缘直方图（用于边缘特征），以及哈希感知算法如aHash、pHash和dHash等。此外，该系统还采用了SIFT特征提取技术。
     
  • 基于MATLAB的内容-based图像检索系统.zip
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    本资源提供了一个利用MATLAB开发的内容-Based图像检索系统的实现方案，内含详细代码及使用说明，适用于研究与学习。 基于内容的图像检索（CBIR）利用图片本身的内容进行搜索。典型的系统包括QBIC、Virage和Photobook等，它们的工作机制是用户上传一幅图片后，计算机通过提取该图的颜色、形状、纹理及文本特征，在数据库中寻找与之相似的其他图片。这种方式不仅提高了检索结果的准确性，还充分发挥了现代计算技术的高度自动化和智能化特点，减少了人工干预的需求，并降低了重复劳动的可能性。 例如，在进行船舶图像搜索时，可以建立一个包含各种类型船舶的大规模图库，并为每张图片添加适当的描述文本信息。当用户提交一张特定图片后，系统将提取该图的特征并与其他数据库中的记录相比较，从而找出相似度较高的结果。这种方法显著降低了由于输入错误导致检索不准确的问题发生几率，提高了搜索效率和准确性。
     
  • 基于内容的MATLAB图像检索系统
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    本项目构建了一个基于内容的图像检索系统，利用MATLAB平台实现对图像特征的提取与匹配，旨在提升大规模图片库中的快速准确检索能力。 MATLAB图像检索系统实现以图搜图功能，并带有图形用户界面（GUI）。
     
  • 基于内容的图像检索Matlab小程序.rar_图像检索_基于内容的图像检索_图像_matlab
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    这是一个基于内容的图像检索（CBIR）的小程序，使用MATLAB编写。用户可以通过输入图片来查找数据库中相似的图片，实现高效精准的图像搜索功能。 基于内容的图像检索MATLAB程序是完成课业任务的重要参考资料。
     
  • 基于Java的设计内容图像检索系统
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    本设计内容图像检索系统基于Java开发，旨在提供高效的内容感知搜索体验。通过分析图像特征实现精准匹配与快速检索，适用于各类图片资料管理场景。 基于内容的图像检索技术旨在分析输入图像，并通过提取颜色、形状、纹理、轮廓及空间位置等特征对其进行分类建模与统一表达。这些特征被索引并存储在特征数据库中，以便后续使用。 当用户提交查询源图时，系统会根据设置的查询条件（可选择单一或组合多个特征）从图像库中检索出相关的图像，并依据相似度排序后反馈给用户。用户可以根据自身需求调整查询参数以获得更满意的搜索结果。 整个基于内容的图像检索系统的架构主要包括核心部分——图像特征数据库以及一系列基本功能模块，例如：设置检索方法、浏览检索成果和维护管理数据库等。其逻辑结构如图2所示。
     
  • 基于内容的图像检索（MATLAB）
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    本项目利用MATLAB开发了一个基于内容的图像检索系统，通过提取并比较图片的颜色、纹理和形状特征实现高效精准的图像搜索。 基于内容的图像检索系统使用MATLAB开发，并带有图形用户界面（GUI）。该系统支持多种相似矩阵的选择以进行图像检索，最多可以显示20张匹配图片。所有代码均采用英文编写。
     
  • 基于内容的图像检索VC++代码
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    本项目提供了一套基于内容的图像检索系统VC++实现代码，支持图像特征提取、相似度计算及高效检索功能。适合研究与开发使用。 基于内容的图像检索系统CBIR采用VC++代码实现，主要利用颜色和形状特征进行图像识别与搜索。
     
  • 基于内容的图片检索系统
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    本系统采用先进的图像处理和模式识别技术，通过分析图片的内容特征（如颜色、纹理、形状等），实现高效精准的图片检索功能。 基于内容的图像检索实验报告分享给需要的同学们。
     
  • 基于内容的图片检索系统
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    基于内容的图片检索系统是一种利用图像本身的特征（如颜色、纹理和形状等）进行搜索的技术。用户可以通过提交查询图象来找到具有相似视觉属性的其他图片，无需依赖文字描述或标签。这种技术广泛应用于多媒体数据库管理、版权保护以及个性化推荐等领域。 我开发了一个小程序，只需输入一幅关键图，即可在本地硬盘中搜索所有图像文件，并按与关键图的相似程度进行排序浏览。该程序具备类似ACDSee的一些基本功能。最初是为验证基于内容图像检索课题研究中的算法而设计的，现在计划将其发展成一个图像搜索引擎。欢迎试用并提出宝贵意见，可通过电子邮件chzqw@sina.com与我联系。
     
  • Python中的CBIR：基于内容的图像检索演示
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    本项目展示如何使用Python实现基于内容的图像检索系统(CBIR)，通过分析和比较图片特征，自动寻找相似图像。适合对计算机视觉感兴趣的开发者学习研究。 基于内容的图像检索演示采用 Python 和 Tornado 实现。此系统使用感知散列方法生成图像描述符，并计算灰色、RGB、YUV 和 HSV 直方图要旨以及 HoG 特征，同时结合 LSH（通过 Kmeans 聚类构建）和 SIFT 特征与 LSH 结合的方法。此外，还利用密集的 SIFT 描述符进行图像检索。 系统支持多种距离函数来计算特征之间的相似度：汉明距离、L0 距离 (norm0)、绝对距离 (L1) 和欧几里得距离 (L2)。为了提高搜索结果的质量，该系统还实现了一种简单的重新排名方法，并通过混合和集成策略（加权平均）来整合不同特征的检索结果。 代码结构如下： - util/：存放用于生成图像描述符、特征以及构建 LSH 的工具。 - app/：包含 HTTP 服务器及相关匹配与检索逻辑。 - template/：HTML 模板文件，用于展示搜索结果页面等。 - static/：存储数据集及 JS 和 CSS 文件的目录。 - conf/: 包含配置文件如 log.conf、特征数据库设置等信息。 - logs/：记录系统运行日志的位置。 依赖关系包括 Tornado 库和其它图像处理库。在 Linux 或 Mac 系统上使用时，需先进入 uti 目录进行相关操作。