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。
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.cvtColor
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
118
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
