cbir

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    我正在嘗試在MATLAB中爲彩色圖像創建一個基於內容的圖像檢索系統(CBIR),並使用k-means算法爲我的數據庫中的圖像提取特徵向量。每個圖像有四個簇,每個簇都有關於顏色(R,G,B)和位置(X,Y)的信息。 我現在試圖添加紋理特徵到我的集羣,並且需要使用灰度共生矩陣(GLCM)。我知道GLCM只是一個可能性的指標,即某個灰度級別會出現在另一個灰度級別附近,並且已經爲我的圖像創建了GLCM。

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    我正在分佈式環境中基於內容的圖像檢索系統上工作,我需要一個算法,它將圖像作爲輸入併爲圖像提供一個代碼,此代碼應該是這樣的它可以用來匹配視覺上相似的圖像。

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    我是新手,我的反對意見是構建一些Web應用程序,該應用程序實現用戶將數據作爲存儲存儲在數據庫中,而我所需要的是以減少存在兩次或更多次存儲的情侶或圖像。因此,我需要的是如何找到已經存儲在數據庫中的重複或類似圖像,或者當用戶試圖在第一步中導入時更好,以及如果他們的圖像與已經存在數據庫中的圖像類似被存儲在數據庫中,系統可以發出警告,不要存儲該圖像。 我只是想開發如何在數據庫上的特定目錄上找到一些相似或重

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    我正在做一個CBIR系統作爲一個任務。有100個.bmp文件,但他們有不同的大小,如何重新調整他們的大小相同? 謝謝。

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    我想從圖像中提取對象。例如我想要計算一張圖片中的人物或在偉大的數據庫(例如谷歌示例)中找到類似的圖片或查找圖片的領域(辦公室或家庭的性質)等。 您是否知道任何python庫或做這項工作的模塊。 如果你能 tutrial或指導聯繫我對這項工作 類似的例子項目

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    是否有一些可用於測試圖像分類的標準圖像數據庫列表?這意味着可以用來測試諸如WANG數據庫的CBIR系統的DB。 如果有一些關於數據庫的描述(你可以在裏面找到)以及如果它是免費下載的話可能會很有幫助。

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    我想開發一個系統,它可以根據圖像的基本特徵(如紋理,形狀&顏色)識別圖像中存在的各種對象。 該過程的第一階段是從圖像中提取出各個對象,然後逐個對圖像進行處理。 但是,到目前爲止我所研究的分割算法甚至不是完美的或所謂的理想圖像分割算法。 分割準確性將決定系統響應給定查詢的程度。 分割應該既快速又準確。 任何一個可以建議我開發或迄今爲止實施的任何分割算法,該不會是太複雜實現,但將是夠公平的完成我的項目

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    我想使用單詞袋來進行基於內容的圖像檢索。 我很困惑如何在基於內容的圖像檢索中應用bag-of-words。 澄清: 我已經使用SURF功能訓練了我的程序並提取了BoW描述符。我將這些作爲訓練數據提供給支持向量機器。然後,給定查詢圖像,支持向量機可以預測給定圖像屬於哪個類。 換句話說,給定一個查詢圖像,它可以找到一個類。例如,給定一輛汽車的查詢圖像,該程序將返回'汽車'。如何找到類似的圖像? 如果給

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    目前我正在處理實施CBIR系統的對象識別(對象分類的詳細),現在,因爲我有一些工作的特徵檢測器和 - 描述符我嘗試找到處理這些功能以進行基於內容的圖像檢索任務的最佳方式。 據我所知,這項任務有兩個主要趨勢,即離散方法和連續方法。其中離散表示方法如袋式視覺詞和用於構建反向索引以應用引用文本檢索的方法的代碼簿,並且連續表示諸如使用k-d樹和最近鄰居分類的最佳斌首先搜索的方法。 因此,那些之間的一個主要

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    我正在使用OpenCv在基於內容的圖像檢索中完成最終學位項目。我已經開始比較直方圖。事情是,我看到很多帖子說RGB是最差的色彩空間來操作,並且it's better to use HSV or YCrCb。但是,當我將圖像與RGB進行比較時,結果總是比使用其他色彩空間時更好。 這是YCrCb的顏色代碼: void Histogram::calculateYCCHist(const cv::Mat3