Python计算机视觉编程 - 第七章 图像搜索 -基于bag of words的图像检索

本文介绍了使用Python进行计算机视觉编程中基于bag of words的图像检索方法。详细步骤包括特征提取、建立视觉词典、量化特征、构建倒排表,并提供了代码示例展示如何获取特征、生成词汇以及搜索结果。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1、基于bag of words的图像检索基本步骤

1.1. 特征提取
在这里插入图片描述
1.2. 学习 “视觉词典(visual vocabulary)”
在这里插入图片描述
1.3. 针对输入特征集,根据视觉词典进行量化
1.4. 把输入图像转化成视觉单词(visual words)的频率直方图
在这里插入图片描述
1.5. 构造特征到图像的倒排表,通过倒排表快速索引相关图像
1.6. 根据索引结果进行直方图匹配

2代码及运行结果

在运行代码前,将PCV包和sift文件置于目录位置。
在这里插入图片描述
以及安装pyqt5 :pip install PyQt5

安装cherrypy : pip install cherrypy

2.1代码:

获取特征,生成词汇


                
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