基于matlab的图像检索系统，以图搜图，基于内容的方法，即颜色，文理和几何形状，也可以是基于其中一个的方法。界面GUI。

matlab图像检索系统。以图搜图，基于内容方法，带界面。matlab，需要具备一定编程基础。

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前一版在生成随机投影图像后有些投影过于夸张了，使得训练集里出现了带有大量黑块的图像。这一版对其进行了改进，储存图像前对他是不是变换太夸张做了判断，只储存正常图像。另外，因为最后需要用每幅图像全局特征符去和卫星图的全局特征符作比较，为了方便判断召回的图像是否正确故储存了拆分后图像中心对应于在原先大图上的中心坐标实现自动化判断。不知道是不是MATLAB的imwarp函数有什么bug，好像图太多了就会生成一超大的数组不知道哪来的

分享视频教程——基于深度学习的以图搜图实战，提供完整版源码下载。课程从实战的角度出发，方案来源于工业界实际业务应用（例如：京东、淘宝、拍照搜题、搜索引擎搜索业务等）。通过深度学习工具PyTorch 完成图片特征抽取，结合Facebook AI团队开源的针对聚类和相似性搜索库，完成图片特征索引构建和在线图片检索。

基于 Milvus 的以图搜图系统 2.0

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七牛云以图搜图官方文档：https://developer.qiniu.com/dora/4680/image-search 七牛云综合 SDK下载及安装文档：https://developer.qiniu.com/kodo/1241/php 本示例SDk放置在\library\Public\Qiniu下 整合的方法模型在\library\Db\Qiniu.php，记得配置accessKey和secretKey 测试控制器放在\application\app\controllers\Test.php 本示例是在yaf框架下测试，其它框架，如thinkphp类似

CBIR船舶检索系统,基于MATLAB内容的图像检索，即CBIR系统主要分为两部分，一个是特征提取，另一个是查询。当用户通过查询接口，放入想要检索的图片时，查询接口通过检索引擎，对信息进行索引、过滤，在将所得数据提交给查询子系统中的知识库、特征库和图像数据库，通过知识辅助，将它和特征提取子系统连接。其中，特征提取子系统包括对图像数据进行预处理，利用系统中的算法对图像分别进行特征提取和目标识别，连接本地图像数据库和相应的图像特征库，并将所得数据反馈给查询子系统，在通过查询接口呈现在用户面前

MATLAB基于内容的图像检索简单来说，就是图片检索图片，目前典型的CBIR系统包括：QBIC、Virage、Photobook等，这些系统的工作原理都是当用户将一幅图片呈现后，计算机通过提取图片中形状、颜色、纹理、文本等特征后，在数据库中进行对比，找出特征相似的图片，这样不仅能使检索结果更准确，还能利用计算机高度自动化、智能化的发展特点，避免了人工干预，减少了重复冗余的工作量。例如当我们进行船舶检索时，我们可以通过建立一个包括各种各样船舶种类的庞大数据库，并适当地对每张图片配以文本，这样当用户输入一张图片后，系统就会提取相应的特征进行分析，并从中选出类似的图片，这样大大减少了因输入的描述性文本错误而检索出不符合要求的船舶的可能性，提高了效率。