图像搜索引擎 使用Python，Flask和OpenCV实现的基于内容的图像检索系统。 给定一个查询图像，此应用将按相似颜色内容的顺序从数据库返回其他图像。 使用颜色直方图定义图像的颜色内容，使用卡方距离确定两个图像直方图的相似程度。 使用指南 使用其他图像数据集（可选） 在app/static/images填充图像数据库 然后在终端： >> python3 -m venv venv >> source venv/bin/activate >> pip install -r requirements.txt >> cd app >> python index.py --dataset s

main.m为执行检索的入口 RetrieveImg参数为需要图像的编号 修改RetrieveImg即可实现检索不同图像的的功能

基于颜色特征和形状特征的图像检索系统,颜色和形状的相似性匹配是用自己设计的匹配公式，效果挺好的

说明 本项目采用前逐步分离实现，逐步使用的是Python的Django框架，前端使用的是Vue，数据库为MySQL，禁止用做商业用户，如有需要联系我授权 实现思路 各大主题下的热度排序 每篇新闻的关键词抽取和展示 基于item的推荐 热度榜（注意覆盖度） 为你推荐（不同用户行为不同看到的为你推荐也不同，指定几个用户作为展示） 初步依赖 Python版本为3.6 Python包和对应的版本在NewsRecSys / NewsRec / z-others / files / requirement.txt文件中 安装依赖为pip install -r requirements.txt 前端说明 依赖Node.js，版本为10.13 运行说明 mysql新建newsrec数据库，将NewsRecSys / NewsRec / z-others / files / newsrec.sql文件导入

Matlab实现基于内容的图像检索系统

对于想要对基于图像内容的检索作为研究的学者，不了解行情是不行的，放手去干吧，看看世界上已经有了哪些系统，哪些还是开源的。

数据安全综合解决方案

清华大学出版社

2007年Shai Avidan 和Ariel Shamir论文《Seam Carving for Content-Aware Image Resizing》所提出方法的Matlab代码实现和作者的论文。 效果非常炫，而且代码不长

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。