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KMeans与BOF在Matlab环境下用于图像检索。

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简介:
通过运用KMeans聚类算法并结合BOF(Bag of Fragments)算法,成功地完成了图像检索系统的构建,并采用Matlab语言进行编程实现。

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客服
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  • KMeansBOF(Matlab)
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    本研究利用Matlab平台,结合KMeans聚类算法与Bag of Features模型,实现高效且准确的图像检索系统。通过特征提取、量化及相似度计算,提升了大规模图像数据库中的目标定位能力。 使用KMeans算法与BOF(Bag of Features)算法实现图像检索的Matlab编码。
  • MATLAB颜色特征的源代码
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    本项目提供了一套在MATLAB环境中实现的图像检索系统源代码,主要依据图像的颜色特征进行高效精准的相似图片搜索。 在图像处理与计算机视觉领域内,图像检索是一项核心技术。它涉及从大量数据库中的图片找到最接近查询图的那些图片的技术实现方式。本项目是一个基于MATLAB环境下的图像检索系统,该系统利用颜色特征进行搜索工作。 MATLAB是一种强大的编程语言和计算平台,在数值运算以及信号处理方面特别擅长,包括了图像处理领域。`image_search1.fig` 和 `image_search1.m` 是 MATLAB 的界面设计文件与主程序脚本;前者通常包含有用户图形界面的设计方案,而后者则是执行整个系统逻辑控制的代码模块,例如:用户交互、图片预处理、特征提取和相似度计算等。通过运行 `image_search1.m` 文件可以启动图像检索应用,并且可以通过界面上提供的按钮与之进行互动操作。 辅助函数如 `disp_white.m` 可能用于显示白色背景或其他特定颜色的信息,在调试或输出结果时非常有用,尤其是在统一展示图片的背景下以利于观察和比较不同图样。此外,文件名“DWT2_3layers”暗示了系统可能采用了离散小波变换(DWT)来提取多尺度特征;这是捕捉图像空间细节及频率信息的强大工具。 `load_image.m` 函数用于读取图像数据,是任何图像处理项目的基础部分,在本例中则负责加载数据库中的图片以供后续操作使用。而 `RGB_to_YUV.m` 则表示系统将原始的 RGB 图像转换成 YUV 色彩空间;这种方法可以突出不同类型的视觉特性,并且在某些情况下比直接利用 RGB 更具优势,尤其是在处理肤色或者亮度相关的问题时。 最终,这个基于MATLAB 的图像检索系统通过提取颜色特征(可能结合小波变换)并将其转换到YUV色彩空间来优化表示形式。然后使用这些特征对图象进行相似度比较以实现高效搜索功能。用户可以通过上传查询图片让该软件自动在数据库中寻找最匹配的项目,这样的技术可以应用于数字图书馆、多媒体搜索引擎和内容安全监控等众多领域之中。
  • MATLAB颜色特征的源代码
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    本项目提供了一套在MATLAB环境中运行的图像检索系统源代码,该系统主要依据图像的颜色特征进行高效的信息检索。通过利用色彩直方图等技术,实现对大规模图像库中的目标图片快速定位和匹配。 在MATLAB环境下基于图像颜色特征的图像检索源代码。
  • MATLAB纹理的源码
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    本项目提供了一套在MATLAB环境中运行的代码,用于实现基于纹理特征的图像检索系统。通过分析和比较图像中的纹理信息来高效地搜索相似或相同图片。 基于纹理的图像检索源码采用MATLAB编写,并包含测试图像。
  • Java和OpenCV的BOF算法实现
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    本项目基于Java与OpenCV库开发,实现了Bag of Features(BOF)图像检索算法。通过提取、量化图像特征并构建词汇表,从而在大规模图像数据库中高效地进行内容相似性搜索,提供精准的图像检索服务。 使用BOF算法提取图像特征,在Corel数据集(包含1000张图片)上实现以图搜图功能。即输入数据集中的一张图片,在剩余的999张图片中搜索最相似的10张图片。
  • Matlab进行分割边缘测教学的研究.pdf
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    本文探讨了在MATLAB环境中开展图像分割和边缘检测的教学方法研究,旨在提高学生对相关技术的理解和应用能力。 本段落探讨了基于Matlab的图像分割与边缘检测技术的教学研究。通过分析现有教学方法的优缺点,并结合实际案例进行深入讲解,旨在提高学生在计算机视觉领域的实践能力和理论知识水平。文章还介绍了几种常用的图像处理算法及其应用实例,为相关课程的设计提供了参考依据。
  • 内容的Matlab小程序.rar__基内容的__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。
  • C++ CIBR系统——DEV直接运行
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    C++ CIBR图像检索系统是一款可在开发环境下直接运行的软件工具,专为用户提供便捷高效的图像检索解决方案。 一个用C++编写的图像检索系统包含图片数据集,并且运行程序具有可视化界面。用户可以自行选择要检索的图片,系统会快速显示相关的检索结果。该系统功能丰富多样。
  • WindowsYael KMEANSMatlabC代码,C代码可MEX至Matlab中使
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    本项目提供在Windows环境下运行的Yael库K-means算法的Matlab和C语言实现。C代码支持通过MEX接口直接调用于Matlab环境中,便于高效处理大规模数据集。 “Windows下yael kmeans的matlab和c代码”指的是一个软件工具或库,在Windows操作系统环境下运行,并包含了MATLAB和C语言编写的代码。这些C代码是为MATLAB设计的,可以通过MATLAB的MEX接口进行编译,使得C代码能够被MATLAB直接调用,从而提高计算效率。 这部分内容进一步确认了该工具或库与yael kmeans算法相关,它提供了在MATLAB环境下的C源代码和相关的示例脚本。Yael是一个开源的C++库,用于处理各种机器学习和计算机视觉问题,包括聚类、特征提取等。K-means是一种常用的数据挖掘方法,旨在将数据集划分为K个不相交的类别,并通过最小化类别内数据点之间的平方误差来实现这一目标。 压缩包中包含以下文件: 1. `yael_kmeans.c`:这是C语言实现的Yael k-means算法源代码文件。用户可以通过MATLAB的MEX功能编译此文件,以便在MATLAB环境中直接调用k-means函数。 2. `sample_mvgm.c`:可能是一个示例程序,展示如何使用Yael库处理多变量高斯混合模型(MVGMs)。 3. `ndellipse.c`:可能是与n维椭圆计算或可视化相关的代码,在聚类分析中用于评估数据分布。 4. `test_yael_kmeans.m`:MATLAB测试脚本,验证yael_kmeans.c的正确性和性能。 5. `mexme_yael_kmeans.m`:MATLAB脚本,编译C代码并生成MEX文件,使MATLAB可以直接调用C实现的Yael k-means算法。 6. `gene_mvgm.m`:可能是用于测试或演示目的的数据生成函数,创建多变量高斯混合模型数据集。 7. `spiral2d.m`:可能是一个二维螺旋形数据生成脚本,常被用来作为可视化测试数据的工具。 8. `license.txt`:包含软件许可协议文件,规定了该软件使用、修改和分发条件。 9. `README_KMEANS.txt`:提供关于yael_kmeans工具详细说明及使用指南文档。 10. `yael_kmeans_mexw64.zip`:可能是预编译的Windows 64位MEX文件,用户可以直接在MATLAB中加载和使用。 这个压缩包提供了完整的解决方案,在MATLAB环境中利用高效的C实现进行k-means聚类,并包含了一系列辅助脚本和示例。这对于数据科学家及机器学习工程师来说非常有价值,使他们能够在Windows环境下快速高效地完成数据聚类任务。
  • Bag of Words:利OpenCV-Python实现SIFT、KMeans和BOW的
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    本文介绍了如何使用Python及OpenCV库来实践图像检索技术,具体涵盖了SIFT特征提取、K-means聚类以及基于词袋模型(BoW)的方法。通过这些步骤,读者可以构建一个简单的图像搜索引擎原型,实现对大规模图片数据库的高效查询与匹配。 基于opencv-python的sift、kmeans、bow图像检索需要配置opencv、sklearn、scipy、numpy,并创建两个文件夹,默认图像训练文件名为dataset。使用的是101_ObjectCategories图片集,因此在读入图片时做了相应更改。默认查找图像文件名为query。通过命令行执行python findFeatures.py -t dataset/ 开始生成模型;用命令行执行python search.py -i query/target.jpg 查找目标图片。