用python写图像检索代码
时间: 2023-08-18 18:03:48 浏览: 126
图像检索是通过计算机视觉技术实现的一种方式,可以在图像库中查找与目标图像最相似的图像。这里提供一个基于OpenCV和Scikit-learn的简单图像检索代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
# 加载图像库
image_paths = ['image1.jpg', 'image2.jpg', 'image3.jpg', 'image4.jpg']
images = []
for path in image_paths:
image = cv2.imread(path)
images.append(image)
# 提取特征
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
keypoints = []
descriptors = []
for image in images:
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
kp, des = sift.detectAndCompute(gray, None)
keypoints.append(kp)
descriptors.append(des)
# 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(np.vstack(descriptors))
# 查询图像
query_image = cv2.imread('query_image.jpg')
query_gray = cv2.cvtColor(query_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
query_kp, query_des = sift.detectAndCompute(query_gray, None)
query_label = kmeans.predict(query_des)
# 计算距离
distances = []
for i, des in enumerate(descriptors):
labels = kmeans.predict(des)
distance = np.sum(labels == query_label)
distances.append(distance)
# 获取匹配的图像
indices = np.argsort(distances)[::-1]
matches = [image_paths[i] for i in indices]
print(matches)
```
这个示例代码中,我们使用SIFT算法提取图像的特征,并使用KMeans算法进行聚类。对于一个查询图像,我们提取其特征,并计算其与图像库中每张图像的距离,最后按照距离从大到小排序,返回最相似的几张图像路径。注意,这里使用的是欧几里得距离,实际应用中可以选择其他距离度量方式。
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