基于内容的图像检索算法研究综述_一些方法总结及描述。

matlab检索相似图像 - 什么是基于内容的图像检索(CBIR) 给定一个输入或查询图像，我们的目标是从数据库中检索类似的图像 我们如何衡量相似性? ”一般没有严格的定义 相似性应该基于图像内容(CBIR)而不是元数据(关键字等)来衡量 我们的相似性度量不应该对旋转、平移、(中等) 噪声等敏感。

matlab检索相似图像 -一种改进的基于内容的图像检索系统 文献中最早使用基于内容的图像检索一词的似乎是Kato[1]。在CBIR中， 图像根据其自身的视觉内容（如颜色、纹理和形状）进行索引。尽可能自动地从图像中提取视觉内容[2]。因此，CBIR系统比TBIR系统具有两个主要优点。首先，他们尽量减少人力。第二，由于减少了人们的干预，主体性也减少了。这一特性使CBIR系统在许多领域更加有用，例如搜索和浏览大型图像集。

在基于内容的图像检索中, 颜色和纹理是图像检索使用最频繁、最重要的两个视觉特征。但是仅基于一种特征的方法只能表达图像的部分属性。为此提出了综合利用MPEG7中建议的纹理特征的边缘直方图描述符和颜色特征的主颜色和颜色布局描述符进行检索的方法，并依据MPEG7中的评价准则评价检索结果。实验结果表明，综合特征检索更符合人的视觉感受要求，检索效果更好。

基于内容的图像检索系统设计与实现——数据集

基于内容的图像检索matlab带GUI界面，可以选择多种相似矩阵进行检索，最多可以选择显示20张检索图片，所有代码均为英文。

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

Python实现基于内容的图像检索系统设计与实现

基于内容的图像检索，源代码，包括图像库，有界面设计

介绍 该存储库包含一个CBIR（基于内容的图像检索）系统 提取查询图像的特征，并从图像数据库中检索相似的图像 第一部分：特征提取 在此系统中，我实现了几种流行的图像功能： 基于颜色 基于纹理 基于形状 深层方法 所有功能均已模块化 功能融合 某些功能不够健壮，请转向功能融合 降维 维数的诅咒告诉我们，高维向量有时会失去距离属性 第2部分：评估 CBIR系统根据特征相似度检索图像 系统的稳健性通过MMAP（平均MAP）评估，评估公式参考 图片AP：每次命中的平均精度 depth = K表示系统将返回前K个图像 top-K中的正确图片称为匹配 AP =（hit1.precision + hit2.precision + ... + hitH.precision）/ H class1 MAP =（class1.img1.AP + class1.img2.AP + ... + class1.