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IST的MATLAB代码-ImageRetrieval：基于内容的图像检索技术（如利用MatLab GUI进行KNN和SVM）

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简介：
这段代码是用于基于内容的图像检索的技术实现，采用MATLAB平台开发，并使用KNN及SVM算法。通过MATLAB GUI界面操作，方便用户对图像数据集进行高效检索与分析。 在使用MATLAB GUI进行基于内容的图像检索技术（如knn、svm）研究时，请先克隆存储库，并在其中创建一个名为“image”的目录。将个人图像或wang数据集放入该images文件夹内，这些图像构成了您的图像数据库。 接下来，在界面中点击标有“创建图像特征数据库”红色按钮以构建特征数据集。若没有自备图片，则可以使用提供的wang数据集进行演示实验。 关于这项工作的详细描述，请查阅相关文档如reference.pdf等资料。如果觉得该工作有价值，建议引用如下文献： @article{DBLP:journals/corr/Mitro16, author={JoaniMitro}, title={Content-basedimageretrievaltutorial}, journal={CoRR}, volume={abs/1608.03811}, year={2016}}

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  • IST的MATLAB代码-ImageRetrieval：基于内容的图像检索技术（如利用MatLab GUI进行KNN和SVM）
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    这段代码是用于基于内容的图像检索的技术实现，采用MATLAB平台开发，并使用KNN及SVM算法。通过MATLAB GUI界面操作，方便用户对图像数据集进行高效检索与分析。 在使用MATLAB GUI进行基于内容的图像检索技术（如knn、svm）研究时，请先克隆存储库，并在其中创建一个名为“image”的目录。将个人图像或wang数据集放入该images文件夹内，这些图像构成了您的图像数据库。 接下来，在界面中点击标有“创建图像特征数据库”红色按钮以构建特征数据集。若没有自备图片，则可以使用提供的wang数据集进行演示实验。 关于这项工作的详细描述，请查阅相关文档如reference.pdf等资料。如果觉得该工作有价值，建议引用如下文献： @article{DBLP:journals/corr/Mitro16, author={JoaniMitro}, title={Content-basedimageretrievaltutorial}, journal={CoRR}, volume={abs/1608.03811}, year={2016}}
     
  • 基于内容的图像检索（MATLAB）
    优质
    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。
     
  • 基于纹理的图像检索技术（含C++和MATLAB代码）.zip_C++_图像检索_图像检索技术_基于纹理
    优质
    本资源提供了一套基于纹理特性的图像检索方案及其实现代码，涵盖C++与MATLAB两种编程语言。适用于研究者、开发者深入探索图像检索及纹理分析技术。包含详尽示例和文档指导，助力快速上手实践。 基于纹理的图像检索技术采用C++与MATLAB进行实现。
     
  • 基于内容的图像检索代码（MATLAB实现）.zip - MATLAB图像检索工具包
    优质
    本资源提供了一个用于基于内容的图像检索的MATLAB工具包。包含多种算法和示例代码，便于用户理解和开发图像检索系统。 基于内容的图像检索的代码实现使用了完整的MATLAB程序。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 基于内容的MATLAB图像检索系统
    优质
    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（利用MySQL数据库、Navicat和Matlab实现）
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    本项目旨在开发一种基于内容的图像检索系统，采用MySQL数据库存储图像数据，使用Navicat进行数据库管理，并通过Matlab实现图像处理与特征提取。 基于内容的图像检索（使用MySQL数据库+Navicat+Matlab实现），100%可运行版本提供了一个界面，需要用户自行调整数据库路径位置并配置Matlab连接到MySQL数据库。该系统相对简单，仅提取了颜色特征和纹理特征（包括颜色矩和LBP）。从预先设定的100张图片中进行检索。这是大二期间完成的一个项目，并附有报告。
     
  • 【图像搜索】利用Hu不变矩进行图像检索的Matlab代码.zip
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    本资源提供了一套基于Hu不变矩的图像检索算法的MATLAB实现代码，适用于模式识别和计算机视觉领域研究者学习与应用。 基于Hu不变矩的图像检索是计算机视觉领域中的关键技术之一，它结合了图像处理、模式识别及机器学习等多个学科的知识点。本项目主要探讨如何使用Matlab进行这样的技术实现，并特别关注通过计算Hu不变矩来提取特征并比较相似性。 首先，我们要理解什么是Hu不变矩。由M. I. Hu提出的这种数学特性，在经过旋转、缩放和镜像等几何变换后仍保持稳定，具有出色的形状描述能力，尤其是对于不规则物体的识别非常有用。通过计算图像的Hu矩可以获得一组数值特征向量来表征其独特性，并可用于后续匹配与检索操作。 在Matlab中实施基于Hu不变矩的图像检索通常包含以下步骤： 1. **预处理**：对原始图像进行灰度化、二值化或直方图均衡等处理，以减少光照变化和噪声干扰的影响。 2. **特征提取**：利用Matlab内置函数或者自定义代码计算出图像的Hu不变矩。这一步骤通常涉及复杂的矩阵运算及变换操作。 3. **建立索引库**：将所有待检索图像的Hu不变矩值存储在数据库中，形成每个图像对应的特征向量集。 4. **查询匹配**：对于新输入的查询图片同样进行特性提取后与现有数据库中的数据比较（例如使用欧氏距离度量），以找到最相似的结果。 5. **结果展示**：根据计算出的距离值排序显示检索到的照片，按照从高到底顺序排列。 此外，本项目还覆盖了其他领域的Matlab仿真代码示例，包括智能优化算法、神经网络预测模型等。这些应用领域同样依赖于强大的数学工具和先进的算法设计思想，而作为科学计算环境的Matlab为研究提供了极大的便利性。通过学习并实践相关代码案例可以加深对特定问题的理解，并提高解决实际工程难题的能力。 总之，基于Hu不变矩技术的应用不仅限于图像处理本身，在安防监控、医学影像分析及自动驾驶等多个行业中都有重要的应用价值。利用Matlab实现该技术不仅能增强我们对于计算机视觉领域的理解深度，还能为具体应用场景提供有效的解决方案工具。同时掌握其他领域内的仿真代码案例有助于拓宽知识面并提升跨学科问题解决能力。
     
  • 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。
     
  • 【图像搜索】利用MATLAB GUI进行LBP纹理图像检索（附带LBP反应图及MATLAB代码4147期）.md
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    本篇文章介绍了如何使用MATLAB GUI开发工具实现基于局部二值模式(LBP)的纹理图像检索系统，并提供了相关LBP特征反应图和完整源代码。 在上发布的关于Matlab的“武动乾坤”系列资料均附有可运行代码，这些代码经过亲测确认有效，非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包包含： - 主函数：main.m； - 其他调用函数（m文件）；无需单独运行。 运行结果的示例图也一并提供。 2. 所需Matlab版本为2019b。如遇问题，请根据错误提示进行修改，如有困难可向博主咨询。 3. 操作步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置在Matlab当前工作目录中； - 步骤二：双击打开main.m文件； - 步骤三：点击运行程序直至完成并获取结果。 4. 如果需要进一步的服务，如完整代码提供、期刊或参考文献的复现、定制化Matlab编程服务或者科研合作等，请联系博主。 该系列资料涵盖了KNN图像检索技术、基于Hu不变矩的图像检索以及结合颜色和形状特征进行综合图像检索的方法。