帮我写一个收集图片数据集,对数据集进行特征分析,在文本框输入文字或图片后,输出与输入内容最相近的十张图片的代码
时间: 2024-02-22 17:54:46 浏览: 17
好的,以下是一个简单的实现:
```python
import cv2
import numpy as np
import os
import glob
# 定义特征提取函数
def extract_features(image_path):
image = cv2.imread(image_path)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [0, 256])
hist = cv2.normalize(hist, hist).flatten()
return hist
# 收集数据集
data_dir = 'data'
image_paths = glob.glob(os.path.join(data_dir, '*.jpg'))
data = []
for image_path in image_paths:
features = extract_features(image_path)
data.append((image_path, features))
# 对数据集进行特征分析
features = np.array([d[1] for d in data])
mean = np.mean(features, axis=0)
std = np.std(features, axis=0)
features_norm = (features - mean) / std
# 定义相似度计算函数
def similarity(query, data):
query_norm = (query - mean) / std
scores = np.dot(query_norm, data.T)
indices = np.argsort(scores)[::-1]
return indices[:10]
# 输入查询内容,输出相似图片
query = cv2.imread('query.jpg')
query_features = extract_features('query.jpg')
query_indices = similarity(query_features, features_norm)
for i in query_indices:
image_path = data[i][0]
image = cv2.imread(image_path)
cv2.imshow('Similar Image', image)
cv2.waitKey(0)
```
其中,`extract_features` 函数用于提取图片的特征,这里使用的是灰度直方图特征。`data` 变量用于存储收集到的数据集,每个元素包括图片路径和对应的特征向量。`features` 变量用于存储所有图片的特征向量,`mean` 和 `std` 变量用于对数据集进行标准化处理,`features_norm` 变量存储标准化后的特征向量。`similarity` 函数用于计算输入内容与数据集中每张图片的相似度,并返回相似度最高的十张图片的索引。最后,输入查询内容,调用 `similarity` 函数输出相似图片。
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