【源码】基于Python的图像检索系统

项目简介

这是一个基于Python的图像检索系统，运用HOG和SIFT特征提取算法，结合K均值聚类对图像特征进行聚类，从而实现图像检索功能。项目涵盖图像读取、特征提取、相似度计算、排序和检索等功能，支持首次查询和扩展查询，还能通过计算召回率和精确度来评价检索效果。

项目的主要特性和功能

1. 图像读取和预处理：借助Python脚本从指定目录读取所有JPEG图片文件，进行尺寸调整和归一化处理。
2. 特征提取：支持HOG和SIFT两种特征提取算法，分别提取图像的特征向量。
3. 相似度计算：计算查询图像与数据库中图像的相似度，通过计算欧氏距离（针对HOG特征）和KNN算法（针对SIFT特征）实现。
4. 排序和检索：将数据库中的图像按相似度排序，返回最相似的几张图像。
5. 扩展查询：对初次查询结果进行平均特征处理后再次查询，提高检索召回率。
6. 检索评价：通过计算召回率和精确度来评价检索效果。

安装使用步骤

1. 假设用户已下载项目源码文件，将其解压至本地目录。
2. 确保安装了Python环境和必要的库，如OpenCV、NumPy等。
3. 根据项目需求，配置参数，如特征类型、聚类算法、聚类数量等。
4. 运行train.py脚本，开始图像检索过程。
5. 根据需要，调整参数以优化检索效果。
6. 查看检索结果，并通过计算召回率和精确度来评价检索效果。

注意：在使用SIFT算法时，需要确保遵循相关的许可证协议，并考虑使用开源的SIFT实现以避免潜在的专利问题。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】