图像检索：基于计算机视觉的图像搜索技术

LgvrApplescript

于 2023-09-16 20:57:51 发布

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文章标签：计算机视觉人工智能

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本文介绍了图像检索的关键步骤——特征提取和相似度度量，并提供了使用OpenCV进行颜色特征提取及余弦相似度计算的源代码示例，展示了如何构建一个简单的图像检索系统。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

随着计算机视觉技术的不断发展，图像检索作为一种重要的应用领域，受到了广泛关注。图像检索是指通过计算机对图像进行分析和处理，根据用户提供的查询信息，从图像数据库中检索出与查询图像相似或相关的图像。本文将介绍基于计算机视觉的图像检索技术，并提供相应的源代码示例。

一、图像特征提取

图像特征提取是图像检索的关键步骤。常用的图像特征包括颜色特征、纹理特征和形状特征等。在本文中，我们将以颜色特征为例进行介绍。

import cv2
import numpy as np

def extract_color_features(image):
    # 将图像从BGR颜色空间转换为HSV颜色空间
    hsv_image = cv2

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