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项目简介
本项目开发了一个基于Python的残缺图像检索系统，能高效地从图像库中检索出与给定残缺图像最匹配的完整图像。系统提供了模板匹配、基于分类神经网络的方法以及基于特征点距离之比的方差方法这多种图像检索方式。
项目的主要特性和功能
- 模板匹配：借助灰度模板匹配算法，把裁剪图当作模板在图像库中匹配，找出与模板最相似的图像。支持图像压缩、多角度和多尺寸匹配，提升检索效率与准确性。
- 分类神经网络：运用ResNet18模型训练图像，再用训练好的模型检索残缺图像。该方法速度快、准确率高且鲁棒性强。
- 特征点距离之比的方差：通过SIFT、SURF或ORB等特征提取算法提取图像特征，计算特征点距离比的方差作为匹配度来进行图像检索。此方法处理经过缩放和旋转的裁剪图效果显著。
安装使用步骤
环境准备
- 确保安装Python 3.7及以上版本。
- 安装必要的Python库：
opencv-contrib-python、opencv-python、pandas。
模板匹配方法
- 使用
CroppedImageRetrieval.template_retrieval函数进行模板匹配。 - 参数包含裁剪图片路径、检索图片库路径、压缩率、阈值等。
- 示例代码：
python import CroppedImageRetrieval result = CroppedImageRetrieval.template_retrieval("path/to/template.jpg", "path/to/retrieval_dir")
分类神经网络方法
- 预处理：使用
CroppedImageRetrieval.images_cropping函数对图像库预处理，生成裁剪图像和相关信息文件。 - 模型训练：使用
CroppedImageRetrieval.model_train函数训练分类神经网络模型。 - 图像检索：使用
CroppedImageRetrieval.model_test函数进行图像检索。 - 示例代码：
python import CroppedImageRetrieval CroppedImageRetrieval.images_cropping("path/to/data", "path/to/crop", "path/to/info") CroppedImageRetrieval.model_train("path/to/crop", "path/to/model.pth", class_num=172, epoch=3) result = CroppedImageRetrieval.model_test("path/to/model.pth", "path/to/info.csv", "path/to/crop_image.jpg", class_num=172)
特征点距离之比的方差方法
- 预处理：使用
CroppedImageRetrieval.preprocess函数对图像库预处理，生成特征文件。 - 载入特征文件：使用
CroppedImageRetrieval.load_feature函数载入特征文件。 - 图像检索：使用
CroppedImageRetrieval.sift_retrieval函数进行图像检索。 - 示例代码：
python import CroppedImageRetrieval CroppedImageRetrieval.preprocess("path/to/ori", "path/to/features") features = CroppedImageRetrieval.load_feature("path/to/features") result = CroppedImageRetrieval.sift_retrieval("path/to/crop_image.jpg", features)
注意事项
- 依据图像库的大小和复杂度，可能要调整随机裁剪的参数以获得更好效果。
- 模板匹配方法对尺寸和旋转角度敏感，建议对裁剪图进行适当预处理。
- 可按需训练和更新神经网络模型，提高检索准确率。
- 特征点距离之比的方差方法对噪声和异常值较敏感，建议根据实际情况调整参数。用户可根据实际情况选择适合的图像检索方法。
下载地址
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