1.项目采用 CBIR(Content-based image retrieval)步骤,基于 OpenCV 的图像搜索引擎,实现构图空间特征评价指标,提高匹配精度。
2.项目运行环境:需要 Python 3.6 及以上配置、 Numpy库、OpenCV库、 nginx和 php。
3.项目包括 5 个模块:数据预处理、定义图像描述符、索引化数据集、设计搜索引擎内核和执行搜索。本项目采用 INRIA Holidays 数据集。包含个人假日照片、各种场景类型(自然、山、水和风景等),图像具有高分辨率。包含 500 个图像组,每组代表不同的场景或对象。第一幅图像是查询图像,正确的检索结果是该组的其他图像。项目采用颜色空间描述符和构图空间描述符来定义图像描述符。对数据集中的每幅图像提取特征(HSV),并将保存在.csv 文件中,只需搜索其特征向量即可。给定待搜索图像,搜索机制对其进行特征提取、比对,匹配后输出结果并评分,同时可调节输出结果的个数。
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《计算机毕业设计:基于Python+OpenCV的图像搜索引擎》是一项结合了Python编程语言与OpenCV计算机视觉库的综合性计算机毕业设计项目。该项目致力于开发一个高效、准确的图像搜索引擎,通过内容基于图像检索(CBIR)和机器视觉技术,实现了对图片库中相似图像的快速检索。 该图像搜索引擎以Python作为开发语言,利用OpenCV强大的图像处理和分析能力,对输入的查询图像进行特征提取和匹配。通过精心设计的算法,系统能够准确识别出与查询图像相似的图片,并按照相似度进行排序展示。这不仅大大提高了图像检索的效率和准确性,也为用户提供了更加便捷、直观的搜索体验。 此外,该项目还包含丰富的源码和图片库,为学习者提供了完整的实践素材和学习资源。源码结构清晰、易于理解,注释详尽,方便学习者快速上手并深入了解系统的实现原理。图片库则包含了大量的样本图像,可用于测试和验证系统的性能。 同时,该项目附赠的计算机答辩PPT模板设计专业、规范,内容结构清晰,能够充分展示项目的创新点和实践成果。这将为学习者的毕业设计答辩提供有力的支持,帮助他们更好地展示自己的研究成果和思路。
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计算机毕业设计:基于Python+OpenCV的图像搜索引擎(含源码+图片库),保证可靠运行,附赠计算机答辩PPT (833个子文件)
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资源评论
- zh15258406292024-05-01这个资源值得下载,资源内容详细全面,与描述一致,受益匪浅。
- 沐瑶之°2024-05-06感谢资源主的分享,这个资源对我来说很有用,内容描述详尽,值得借鉴。
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