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。

cbir的数据集，用于调试该系统。

matlab傅里叶描述子代码CBIR-Matlab-Fourier-描述符 使用傅立叶算法的基于内容的图像索引以及使用具有欧几里得距离的knn的分类数据集。 该代码是使用matlab编写的

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.

基于内容的图像检索演示，由 Python 和 Tornado 实现。 图像描述符 感知散列 大津的方法 灰色/RGB/YUV/HSV 直方图 要旨 HoG 和 LSH（由 Kmeans 聚类构建） SIFT 和 LSH（由 Kmeans 聚类构建） 密集 SIFT 距离函数 汉明距离，或 norm0 距离 (L0) 绝对距离 (L1) 欧几里得距离 (L2) 简单的重新排名 混合：混合结果 集成：加权和 代码结构 util/：特征描述符、特征和LSH准备 app/：http服务器，匹配检索 模板/：html模板 静态/：数据集、js、css conf/: log.conf，以及用于特征数据 logs/：用于日志数据 settings.py：http 端口，常用设置 urls.py：服务器url路径 依赖关系 龙卷风 图像 麻木，麻木 运行（Linux 或 Mac） cd uti

基于内容的图像检索概述。课程报告论文

基于内容的图像检索旨在针对查询图像从大规模数据集中找到相似的图像。通常利用查询图像的代表性特征与数据集图像之间的相似性对检索图像进行排序。

一个详细CBIR的MATLAB代码，包括HSV直方图特征、Haar纹理特征、GIST特征、形状特征。保证可用。

根据给定的图像库，选择一张图像，可在本图像库中找到与之纹理信息、色彩信息相近的图像！

介绍 一个简陋的本地图像检索系统 基于内容的图像检索系统（Content Based Image Retrieval, 以下简称 CBIR），是计算机视 觉领域中关注大规模数字图像内容检索的研究分支。典型的 CBIR 系统，允许用户输入一张图像，在图像数据库（或本地机、或网络）中查找具有相同或相似内容的其它图片。本实训的基本功能要求是实现基于视觉特征的图像检索。具体包括：（1）实现基于颜色信息的图像 检索，可通过颜色直方图、颜色矩、颜色一致性矢量等方法来实现。（2）实现基于纹理特征 的图像检索，可从四个方面进行：统计法、结构法、模型法、频谱法。（3）实现基于形状特 征的图像检索，可分别从图像的边缘信息和区域信息来实现。（4）实现基于综合信息的图像检索 功能 1．能够利用颜色特征实时从图像库中检索出和输入图像相同或相似的图像，并显示在系统中。 2．能够利用纹理特征实时从图像库中检索出和输入图