图像检索的关键技术及方法

bag-of-words- 基于opencv-python的sift、kmeans、bow图像检索 需要配置opencv、sklearn、scipy、numpy 创建两个文件夹就行 默认图像训练文件名为dataset 我用的是101_ObjectCategories图片集 所以在读入图片时做了更改 默认查找图像文件名为query 用命令行执行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

matlab DCT变化，系数量化，逆变换重建图像，输出MSE，PSNR以及压缩比。　 三层DＷT变换，输出低频高频占比 高频子带置零，并重建图像，输出PSNR值，压缩比 图像检索，包含测试用图，下载后更改路径即可使用

Revisiting Oxford and Paris: Large-Scale Image Retrieval Benchmarking

基于内容的图像检索系统的相关反馈模块代码，ｍａｔｌａｂ编写，

C++图像检索系统源码，基于C++和opencv，包含测试图像，可执行文件以及源代码，可运行和参考学习。

对基于图像内容的检索的实现有很大帮助，在这主要是通过RGB来实现的，用的是Matlab

matlab环境下的，基于图像颜色特征的图像检索源代码 matlab环境下的，基于图像颜色特征的图像检索源代码

提出了一种基于颜色特征和相关反馈的图像检索方法,该方法融合了图像的整体与分块颜色分布,将图像间的相似度定义为整体相似度与以图像分块为基础的局部相似度的加权和,并采用相关反馈技术通过更新权值的方法来调整图像整体与局部颜色特征系数的权值.实验结果表明该方法具有较好的检索效果.

基于哈希方法的人脸图像检索技术综述，王义飞，肖波，在海量图像中进行人脸图像相似性搜索是一个重要的研究方向，在大规模人脸图像检索任务中，使用哈希方法进行人脸图像相似性搜索是