Python中的CBIR：基于内容的图像检索演示

简介：
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。