基于形状特征的图像检索代码

下面是一个简单的基于形状特征的图像检索代码，使用了OpenCV库和Python语言。

首先，我们需要提取图像的形状特征。在这里，我们使用了Hu矩特征。Hu矩是一组统计矩，可以描述图像的形状特征。OpenCV库提供了计算Hu矩的函数，可以通过以下代码实现：

import cv2

# 计算图像的Hu矩特征
def getHuMoments(img):
    moments = cv2.moments(img)
    huMoments = cv2.HuMoments(moments)
    return huMoments

接下来，我们需要将每个图像的Hu矩特征存储到一个列表中，以备后续使用。这里我们使用了一个字典来存储每个图像的Hu矩特征，其中字典的键是图像文件名，值是该图像的Hu矩特征。

import os

# 获取所有图像的文件名
image_folder = 'path/to/folder'
image_files = os.listdir(image_folder)

# 计算每个图像的Hu矩特征，并将其保存到字典中
huMoments_dict = {}
for image_file in image_files:
    image_path = os.path.join(image_folder, image_file)
    img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    huMoments = getHuMoments(img)
    huMoments_dict[image_file] = huMoments

现在，我们已经准备好了所有图像的Hu矩特征，可以开始进行图像检索了。这里我们实现了一个简单的图像检索函数，输入一个查询图像和所有图像的Hu矩特征字典，输出与查询图像最相似的图像文件名。

import numpy as np

# 计算两个Hu矩特征的相似度
def getSimilarity(huMoments1, huMoments2):
    similarity = cv2.matchShapes(huMoments1, huMoments2, cv2.CONTOURS_MATCH_I1, 0.0)
    return similarity

# 进行图像检索
def imageRetrieval(query_img, huMoments_dict):
    query_huMoments = getHuMoments(query_img)
    similarities = {}
    for image_file, huMoments in huMoments_dict.items():
        similarity = getSimilarity(query_huMoments, huMoments)
        similarities[image_file] = similarity
    sorted_similarities = sorted(similarities.items(), key=lambda x: x[1])
    return sorted_similarities[0][0]

最后，我们可以使用这个图像检索函数来进行图像检索，可以通过以下代码实现：

# 读取查询图像
query_img_path = 'path/to/query_image'
query_img = cv2.imread(query_img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 进行图像检索
retrieved_image_file = imageRetrieval(query_img, huMoments_dict)

# 输出检索结果
print('Retrieved image:', retrieved_image_file)

这个简单的基于形状特征的图像检索代码可以用于许多应用，如图像分类、图像搜索等。