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利用哈希技术的图像检索(Matlab实现 LSH, ITQ)代码

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简介：
本项目提供了一套基于Matlab的图像检索系统源码，采用局部敏感哈希（LSH）和迭代量化(ITQ)技术，实现高效的大规模图像相似性搜索。 哈希图像检索包括LSH以及ITQ两种算法。之前帮网友做过相关工作，现在分享一下相关内容。

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  • 利用哈希技术的图像检索(Matlab实现 LSH, ITQ)代码
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    本项目提供了一套基于Matlab的图像检索系统源码，采用局部敏感哈希（LSH）和迭代量化(ITQ)技术，实现高效的大规模图像相似性搜索。 哈希图像检索包括LSH以及ITQ两种算法。之前帮网友做过相关工作，现在分享一下相关内容。
     
  • 图像检索技术（均匀哈希、感知哈希、颜色直方图）
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    本研究探讨了三种主流图像检索算法：均匀哈希通过高效索引加速搜索；感知哈希利用图像内容生成简化的指纹标识；颜色直方图则侧重于色彩统计信息匹配，适用于大规模数据集。 此代码为常规特征图像检索核心代码（C++），基于OpenCV库，包括均匀哈希、感知哈希以及颜色直方图的实现，希望能对你有所帮助。
     
  • 基于均值哈希的图像检索（MATLAB）
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    本项目采用均值哈希算法实现高效的图像检索功能，并通过MATLAB进行开发和验证。旨在为用户提供快速准确的图片搜索体验。 提取图像的灰度信息后，使用均值哈希算法得到图像的二值编码，并通过计算汉明距离来判断图像之间的相似性，最终得出检索结果。
     
  • 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。
     
  • 单模监督哈希基线的MATLAB代码-用于图像检索的VideoTag方法
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    这段简介可以描述为：单模监督哈希基线的MATLAB代码提供了基于VideoTag方法进行图像检索的研究工具，适用于研究与开发人员探索和优化图像检索技术。此代码实现了通过视频标签实现高效、准确的图像搜索功能。 SSHBIR是一个基准框架工具包，包含了10种不同的单模型监督哈希方法。此工具包能够以不同位数绘制每种方法的mAP曲线及时间消耗曲线，并为学习者提供帮助，使您在需要时对图像检索中的哈希进行理解与应用。此外，我还总结了最近的一些单模型监督哈希的方法，在我的其他项目中可以找到这些内容。 为何创建SSHBIR？在我刚开始研究用于图像搜索的哈希技术时，发现有很多无监督学习方法的研究资源和框架可供使用。然而在深入研究之后，我发现很少有现成的工具包能够涵盖所有有监督的学习算法。因此我构建了SSHBIR这个工具库，希望它能为更多学者提供帮助。 如何利用SSHBIR？数据库方面，SSHBIR使用经过处理过的CIFAR10-Gist512数据集，并将其划分为训练和测试两部分。当您下载并准备好处理后的CIFAR-10.mat文件后，请将此文件放置在SSHBIRToolkit目录内，参考图片中的示例进行操作。 运行演示main_demo.m：这是评估性能的主要脚本，在这个例子中您可以对其进行修改来适应您的需求和测试条件。
     
  • Python实现图像检索的三种方法（直方图、OpenCV、哈希法）
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    本文探讨了使用Python进行图像检索的三种关键技术：色彩直方图比较、OpenCV特征匹配以及哈希算法。通过这些方法，可以有效地搜索和识别图片中的相似或相同内容。 简介：本段落介绍了图像检索的三种实现方式，均使用Python编写。其中前两种方法基于直方图比较，而哈希法则根据像素分布进行操作。检索过程包括提前导入图片库作为搜索范围，并提供待查图片与该库中的所有图片逐一比对，计算相似度并排序后得出结果——即按从高到低的顺序列出最匹配的结果。 由于实际项目中还涉及Qt界面类、触发函数等其他组件，在此文档里仅展示关键代码。开发环境为MacOS，采用的方法是Qt与Python相结合的方式。 方法一：自定义直方图比较算法 基本思路包括遍历图片中的每个像素点，并分别提取红（R）、绿（G）和蓝（B）三个颜色通道的值进行计数操作以生成原始直方图。然而由于0至255之间的数值范围较大，导致每一个具体像素值对应的统计数量相对较小；因此我们对红色与绿色两个通道的数据进行了进一步处理。
     
  • 关于深度哈希的图像检索综述
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    本论文为深度哈希领域的研究提供了一篇全面的综述文章，主要针对基于深度学习方法的图像检索技术进行总结和分析。文中详细探讨了如何通过深度哈希算法将高维数据高效地映射到低维度空间，并在此基础上提高大规模数据库中的图像搜索速度与精度。此外还对现有研究工作进行了分类，指出了当前存在的问题以及未来可能的发展方向。 由于计算和存储效率的提升，哈希技术在大规模数据库检索中的近似近邻搜索应用越来越广泛。深度哈希技术利用卷积神经网络结构来挖掘和提取图像语义信息或特征，在近年来受到了越来越多的关注。
     
  • Python中实现图像检索的三种方法（直方图、OpenCV、哈希法）
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    本文介绍了在Python中进行图像检索的三种常用技术：颜色直方图比较、利用OpenCV库和使用哈希算法。每种方法都有其独特优势，适用于不同场景下的应用需求。 本段落主要介绍了使用Python实现图像检索的三种方法：直方图、OpenCV和哈希法，并通过示例代码详细讲解了每种方法的具体应用。这些内容对于学习或工作中需要进行图像处理的人来说具有很高的参考价值，希望对大家有所帮助。
     
  • 基于内容的图像检索代码（MATLAB实现）.zip - MATLAB图像检索工具包
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    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。
     
  • 利用MATLAB实现的颜色基图像检索算法
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    本研究提出了一种基于颜色特征的图像检索算法，并使用MATLAB软件进行实现。通过分析和比较实验结果，验证了该方法的有效性和实用性。 使用MATLAB进行图像检索，采用颜色直方图特征，并包含制作特征mat文件的过程。