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

图像检索 使用C ++进行图像检索 安装 要求 OpenCV 2.4.9或更高版本 Boost C ++ 1.54或更高版本 FLANN 1.7或更高 HDF5库 Mysql和Mysql Connector for C ++ 快速安装（Ubuntu） # Make sure that your repos are updated sudo apt-get update # Install OpenCV sudo apt-get install libopencv-dev # Install Boost C++ sudo apt-get install libboost-dev # Install HDF5 sudo apt-get install libhdf5-dev # Install FLANN sudo apt-get install libflann-dev # Inst

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。

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

使用VC6.0集成开发环境初步实现了基于图片轮廓和图片颜色直方图的图像检索系统；对于给定的例子图像，系统搜索指定目录并根据与例子图像的颜色直方图或轮廓相似性程度数值按升序排列相符合的