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ES-Clip 图像搜索：基于 OpenAI CLIP 和 Elasticsearch 的自然语言图像搜索实例

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简介：
本项目实现了一个先进的图像搜索引擎——ES-Clip，它结合了OpenAI的CLIP模型和Elasticsearch技术，支持通过自然语言查询进行精准高效的图片检索。 我计划使用太阳神与OpenAI以及Elasticsearch来实现自然语言图像搜索的示例，并从中获得灵感。我的目标是测试在Elasticsearch上进行图像搜索的各种方法，并将这些方法与其他搜索条件相结合，以加快搜索速度。为此，需要解释整个架构、即时添加图像索引的方法，编写用于计算图像特征的脚本以及制定本地开发人员指南。

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  • ES-Clip 图像搜索：基于 OpenAI CLIP 和 Elasticsearch 的自然语言图像搜索实例
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    本项目实现了一个先进的图像搜索引擎——ES-Clip，它结合了OpenAI的CLIP模型和Elasticsearch技术，支持通过自然语言查询进行精准高效的图片检索。 我计划使用太阳神与OpenAI以及Elasticsearch来实现自然语言图像搜索的示例，并从中获得灵感。我的目标是测试在Elasticsearch上进行图像搜索的各种方法，并将这些方法与其他搜索条件相结合，以加快搜索速度。为此，需要解释整个架构、即时添加图像索引的方法，编写用于计算图像特征的脚本以及制定本地开发人员指南。
     
  • 基于MATLAB的图像搜索以图搜图.zip
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    本资源提供了基于MATLAB实现的“以图搜图”技术代码及示例数据集。通过使用先进的图像处理和机器学习算法，可以高效地在大量图片中查找相似或相同的照片。非常适合于科研、教学以及实际项目应用中的图像检索任务。 基于MATLAB的图像检索系统采用以图搜图的方式进行内容搜索。该系统支持颜色、纹理和几何形状等多种特征，并且可以根据需要选择单一或组合的方法来实现精确的图像匹配。此外，此系统还配备了用户友好的图形界面（GUI）。
     
  • MATLAB图像搜索
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    MATLAB图像搜索是指利用MATLAB软件进行图像检索的技术，通过算法处理和分析大规模图像数据库，实现高效、准确的图片查找与匹配。 关于MATLAB的图像检索分享给大家。其中包括了GUI界面以及图片库。
     
  • CLIP-Image-Classification：使用OpenAI CLIP的图像分类工具，支持任意类别的图像分类...
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    CLIP-Image-Classification是一款基于OpenAI CLIP模型开发的图像分类工具，能够对任何类别图片进行精准分类和识别。 使用CLIP进行图像分类： 从`classify`模块导入`load`, `classify`函数。 ```python from classify import load, classify filename = contentinput.jpg load_categories = imagenet print(loading categories) load(load_categories) print(classifying) print(classify(filename)) ``` 可以使用以下命令加载不同的分类类别： - `load(imagenet)`: 加载ImageNet类目。 - `load(pokemon)`: 加载包含721个宝可梦名字的列表作为类目。 - `load(dog vs cat)`: 将狗和猫作为两个单独的类目。
     
  • 基于MATLAB的图像搜索与以图搜图技术.zip
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    本资源包提供了使用MATLAB进行图像检索和“以图搜图”技术研发所需的基础工具与算法实现，适合初学者探索图像处理领域。 基于MATLAB的图像检索系统采用以图搜图的方式，可以使用基于内容的方法进行搜索，包括颜色、纹理和几何形状特征；也可以仅根据其中一种特征进行检索。该系统的界面为图形用户界面（GUI）。
     
  • 基于Java的按图像搜索基础实现
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    本项目旨在探索和实践基于Java的图像检索技术，通过构建一个简易系统来展示如何根据图像内容进行搜索的基础方法。此研究为用户提供了一种新的方式去查找相似或相关的图片资源，并且探讨了其在实际应用中的潜在价值。 在这个项目里，我们使用了一种叫做“感知哈希算法”的方法来生成每个图像的独一无二标识符（称为“指纹”），并将这些指纹与原始图片进行比较。这种方法通过对比结果的接近程度来判断两张图是否相似。 执行步骤如下： 1. 缩小尺寸：将图像缩小至8x8像素，总共64个像素点。这样做能去除图像细节但保留其结构和亮度等关键信息，并且可以消除由于不同大小或比例造成的差异。 2. 简化颜色：把图片的色彩简化为64种灰度级，即每个像素都被转换成了这64种不同的灰色调之一。 3. 计算平均灰度值：对所有64个像素点进行计算以得出它们的平均灰度。
     
  • CLIP：语言与图像的对比预训练
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    CLIP模型通过大量互联网文本-图像对进行训练，能够在仅使用语言指令的情况下实现高效的图像识别和理解，革新了多模态学习领域。 CLIP（对比语言－图像预训练）是一种在各种图像与文本对上进行训练的神经网络模型。它可以使用自然语言指示来预测给定图像最相关的文本片段，无需针对特定任务直接优化，类似于GPT-2和3的零射功能。我们发现，在ImageNet数据集上的“零镜头”性能方面，CLIP可以匹配原始ResNet50的表现，而不需要任何1.28M标记示例的数据训练，从而克服了计算机视觉领域中的几个主要挑战。 使用方法如下：首先安装torchvision和一些小的附加依赖项。在配备了CUDA GPU的机器上，请按照以下步骤操作： ``` conda install --yes -c pytorch pytorch=1.7.1 torchvision cudatoolkit=11.0 pip install ftfy regex tqdm pip install git+https://github.com/openai/CLIP.git ```
     
  • 基于MATLAB的图像检索（以图搜图）.zip
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    本资源提供了一个使用MATLAB实现图像检索系统的完整解决方案，通过输入查询图片，系统可从数据库中搜索相似或相同图片。内容包括代码、文档与示例数据集。 MATLAB图像检索以图搜图功能需要一定的编程基础。
     
  • 以图搜图_CNN_图像检索_CNN_CNN以图搜图
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    本项目利用CNN技术实现图像内容识别与相似图片搜索。通过训练深度学习模型理解图片特征，提供高效准确的以图搜图服务，助力用户快速找到类似或相同的图像资源。 以图搜图（Image Retrieval）是计算机视觉领域的重要技术之一。它允许用户通过上传一张图片来搜索与之相似或相关的图像。在这一过程中，深度学习尤其是卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）起到了核心作用。 本段落将深入探讨以图搜图的基本原理以及如何利用VGG16这一经典CNN模型进行图像检索。首先来看一下以图搜图的工作流程：用户上传一张图片后，系统会提取其特征形成一个特征向量。该向量能够捕获颜色、纹理和形状等主要视觉信息，并在数据库中搜索与之最接近的其他图像。 VGG16是由伦敦大学学院Visual Geometry Group开发的一款深度卷积神经网络，在2014年的ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge（ILSVRC）中表现出色。它以深而窄著称，包括了16个卷积层和3个全连接层，并使用小型的3x3卷积核来增加网络深度，从而能够学习更复杂的图像特征。 在实现过程中，我们通常利用VGG16预训练模型提取每张图片的特征。具体操作为：对输入图进行缩放、归一化等预处理后通过VGG16模型前向传播得到fc7层输出作为该图像的特征向量。由于这些权重已经在大规模数据集上进行了充分训练，因此具有很强的泛化能力。 为了提高搜索效率，我们可以采用降维技术如PCA或t-SNE将高维度的空间映射到低维度空间中，并保持相似图片之间的距离不变；同时使用近似最近邻算法（ANN）来快速检索出数据库中最匹配的结果。在编程实现时可以借助Python库如TensorFlow、Keras或者PyTorch加载和操作VGG16模型。 总之，结合深度学习特别是基于VGG16的特征提取方法为图像搜索提供了强有力的支持，并且对于内容推荐及其他应用场景同样意义重大。
     
  • 在MATLAB中实现图像通信的全搜索和三步搜索算法
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    本论文探讨了在MATLAB环境下，针对图像通信系统中块匹配预测方法的具体应用。文中详细介绍了全搜索算法与三步搜索算法的设计、优化及其性能对比分析，在确保压缩效率的同时追求较低的计算复杂度。 在MATLAB中实现了图像通信中的全搜索算法与三步搜索算法这两种运动估计方法，并生成了相应的运动矢量图。对两种方法的计算复杂度及搜索性能进行了客观比较。