matlab 图像膨胀代码系统仅在 Windows 操作系统上运行 ###要运行系统，请按照下列步骤操作： 将数据集图片放在data/images/中，query/images/中的查询图片和data/中的code book重命名为codebook.hdf5（代码书下载链接见下文） 将groundtruth文件放在groundtruth/ 使用 Matlab 运行步骤 1 -> 步骤 2 -> 步骤 3 -> 步骤 4 ＃＃＃结果： ranklist/ 包含检索到的排名列表 ap/ 包含每个查询的平均精度 MAP.txt 包含平均平均精度的值（运行步骤 4 时也会在屏幕上打印出来） ###来自外部来源的图书馆： lib/feature_detector/hesaff.exe：用于提取图像特征和计算描述符，编译自 ，可能需要安装OpenCV才能运行 lib/flann：用于计算每个特征的最近聚类，可在以下位置获得： vlfeat/vlfeat-0.9.20：主要用于 vl_binsum 等函数... ＃＃＃职能： extractFeatures：使用 lib/feature_detect

基于内容的图像检索系统设计与实现——数据集

基于颜色特征的图像检索系统源代码。希望对大家有用。

大数据-Hadoop

matlab特征点代码 基于内容图像检索系统 一、相关代码文件说明 直接在MATLAB中打开Content_based_Image_Retrieval.mlapp，每个按键的功能都在用户界面显示了，相关回调函数也根据功能实现，可以自行根据想要的功能查看。 cal_mAP_codes.rar压缩包中的代码文件用于计算系统的mAP，getResultFile***128D和getResultFile***4096D分别为根据官方给出的groundtruth文件在128维数或4096维数下的检索输出排名文件，用于之后计算mAP使用；calMAP***128D.m和calMAP***4096D.m则分别使用前面获得的排名为文件计算某数据集在128维数或4096维数下的mAP。 二、相关数据文件说明 imagenet-vgg-f.mat文件是MatConvNet提供的VGG网络预训练模型，可直接使用。 Data文件夹中存放的是程序所需的所有数据文件。其中resultFile***---D.dat为某数据集在相应维数下根据groundtruth文件检索输出的排名文件；***FeaturesNorm

是一个基于内容的图像检索系统，最终运行的界面是选择一个图片，可以检索出电脑中保存的其他图片。

pytorch_image_detection:基于语义的图像检索系统

项目使用说明 目录结构 资产：存放图片文件 src：规范代码 webclient：前端代码 inception5h：模型 所需环境 码头工人 Tensorflow 1.x 点网核心3.x 节点10+ 如何启动 启动milvus和redis ： docker-compose up -d 启动前端 cd ./webclient npm i npm start cd .. 启动初期 dotnet run

Python实现基于内容的图像检索系统设计与实现

该系统将Bag of words 模型用于大批量图像检索，基于OpenCV C 语言库提取图像的SIFT 特征，然后使用Kmeans 算法进行聚类，再将其表示成 Bag of words 矢量并进行归一化，实现大批量图像检索，并用 caltech256 数据集进行实验。实验表明，该系统该系统采用的方法是有效的。