基于内容的图像检索旨在针对查询图像从大规模数据集中找到相似的图像。通常利用查询图像的代表性特征与数据集图像之间的相似性对检索图像进行排序。

图像检索 使用C ++进行图像检索 安装 要求 OpenCV 2.4.9或更高版本 Boost C ++ 1.54或更高版本 FLANN 1.7或更高 HDF5库 Mysql和Mysql Connector for C ++ 快速安装（Ubuntu） # Make sure that your repos are updated sudo apt-get update # Install OpenCV sudo apt-get install libopencv-dev # Install Boost C++ sudo apt-get install libboost-dev # Install HDF5 sudo apt-get install libhdf5-dev # Install FLANN sudo apt-get install libflann-dev # Inst

求用灰度共生矩阵提取纹理特征的图像检索代码-部分计算灰度矩阵的代码.rar 跪求用灰度共生矩阵提取纹理特征的图像检索代码？？？

matlab surf图像配准 图像检索 图像处理 模式识别 我本人的毕业设计 就是利用的surf来提取的特征，并进行相似度比较后，然后进行检索的。此程序对想利用surf的同学可以得到很大的帮助。surf比sift具有更快的速度，更好的配准率。

matlab源码下载 HABIR Toolkit HABIR哈希图像检索工具箱是什么？ HABIR哈希图像检索工具箱是一个用Matlab语言写的集成了经典哈希方法以及最近几年无监督哈希方法的基准框架，里面包含了针对图像检索的主流评价指标，使用该工具箱使得你可以专注于哈希方法的设计，其他性能评价这些方面的东西可以由它来帮你完成。 为什么会有HABIR哈希图像检索工具箱？ 目前我主要致力于大规模图像检索研究，在图像检索中除了专注与duplicate search外我也花很大力气在哈希大规模图像检索上。在研究的过程中，我发觉几乎很少有研究者提供不同对比方法的代码。这为研究带来了很大不便，而且我坚信在研究的过程中，我们应专注于新算法的设计，而不是新人进来时都得重新造轮子，我们可以在现有代码的基础上学习它，并将它进行拓展，为自己使用。于是，就有了你现在看到的这个，希望它能够为关注基于哈希方法进行图像检索的小伙伴们带去些许帮助。如果想深入了解哈希的话，这里总结的一篇博文对你非常的有帮助： 获取HABIR 通过下载或者通过git获取： git clone https://github.com/wil

利用matlab完成图像检索，利用图像的颜色直方图特征，同时包含特征mat文件的制作

纹理特征是图像的基本特征之一，基于纹理的图像检索具有重要的意义，该程序能够快速的提取出图像的纹理特征并利用其进行快速图像检索

LBP 文理图像检索 算法

the code from net,share with you: 获取图像库里所有图片文件的名称 Blue hills.jpg Lena.jpg myhand1.jpg myhand2.jpg Sunset.jpg Test2.jpg Test3.JPG Water lilies.jpg Winter.jpg 获取图像特征 0 36 82 115 132 164 200 142 129 119 54 1 198 141 101 64 43 65 124 200 197 186 2 104 40 25 34 81 88 56 108 131 199 3 142 56 43 61 117 121 107 160 120 200 4 46 67 80 104 200 193 90 66 59 43 5 121 110 141 149 200 195 171 144 123 116 6 99 125 116 88 68 82 99 141 200 104 7 200 178 175 151 154 183 156 159 164 177 8 131 161 192 199 181 182 186 174 147 129 获取随机点位 将整数转换为01 特征值MD5压缩处理 1 733c7ccfc61b08a62633fc2356b90478 2 bdc6c147ad15bcf1bd91e343ec15d4f8 3 70a0d1a5d191e0bd3ceb65003ce4e386 4 1d8d003fe0d417eb1d3413773e58f4de 5 b04a5fd1301bf66c192a23e155236dd5 6 0d7afe69ff25e61710e7f63d5a7779ca 7 0b534a69d1eb5edfd7fef486b9270fc7 8 373b04655e21dee1372e374916a7774f 9 68b400bf74bc815844f58e19ead1ceb7 1 733c7ccfc61b08a62633fc2356b90478 2 bdc6c147ad15bcf1bd91e343ec15d4f8 3 70a0d1a5d191e0bd3ceb65003ce4e386 4 1d8d003fe0d417eb1d3413773e58f4de 5 b04a5fd1301bf66c192a23e155236dd5 6 0d7afe69ff25e61710e7f63d5a7779ca 7 0b534a69d1eb5edfd7fef486b9270fc7 8 373b04655e21dee1372e374916a7774f 9 68b400bf74bc815844f58e19ead1ceb7 1 733c7ccfc61b08a62633fc2356b90478 2 bdc6c147ad15bcf1bd91e343ec15d4f8 3 70a0d1a5d191e0bd3ceb65003ce4e386 4 1d8d003fe0d417eb1d3413773e58f4de 5 b04a5fd1301bf66c192a23e155236dd5 6 0d7afe69ff25e61710e7f63d5a7779ca 7 0b534a69d1eb5edfd7fef486b9270fc7 8 373b04655e21dee1372e374916a7774f 9 68b400bf74bc815844f58e19ead1ceb7 1 733c7ccfc61b08a62633fc2356b90478 2 bdc6c147ad15bcf1bd91e343ec15d4f8 3 70a0d1a5d191e0bd3ceb65003ce4e386 4 1d8d003fe0d417eb1d3413773e58f4de 5 b04a5fd1301bf66c192a23e155236dd5 6 0d7afe69ff25e61710e7f63d5a7779ca 7 0b534a69d1eb5edfd7fef486b9270fc7 8 373b04655e21dee1372e374916a7774f 9 68b400bf74bc815844f58e19ead1ceb7 1 733c7ccfc61b08a62633fc2356b90478 2 bdc6c147ad15bcf1bd91e343ec15d4f8 3 70a0d1a5d191e0bd3ceb65003ce4e386 4 1d8d003fe0d417eb1d3413773e58f4de 5 b04a5fd1301bf66c192a23e155236dd5 6 0d7afe69ff25e61710e7

基于局部敏感哈希和结构化P2P网络的相似性图像检索的计算机研究.docx