OpenCV图像检索系统：轮廓与颜色特征应用

本篇文档介绍了基于OpenCV的图像检索系统的开发实践，它是在VC6.0集成开发环境中实现的项目。该系统的核心技术包括图像轮廓分析和颜色直方图比较，旨在根据输入的图片，搜索指定目录中的图像，并按照其与示例图片在颜色特征上的相似度进行排序。OpenCV是一个强大的图像处理库，特别适合于原型研究，它提供了丰富的图像处理函数和工具，如特征提取、匹配和识别等。 首先，学生张磊针对计算机科学与技术专业进行了毕业设计，其具体任务是利用OpenCV来构建这个系统。他需要掌握Visual C++ 6.0的软件编程基础，熟悉OpenCV的基本编程技巧，包括但不限于图像读取、处理、特征提取和操作。同时，系统的设计还包括了基于内容的图像检索（CBIR）技术，这是一种通过图像内容而非传统标签进行检索的方法。 在实施过程中，学生需要进行大量的文献调研，查阅至少30篇相关参考文献，以便理解最新的图像检索理论和技术趋势。此外，他还需要学习开发网站所需的技术，这有助于提高跨领域的技能和理解。 在项目执行阶段，学生将运用所学理论知识和实践经验，进行算法设计与实现，通过调试确保程序的正确性和效率。最后，他需撰写一篇约两万字的论文，总结研究成果，包括系统设计、实现过程、实验结果以及遇到的问题与解决方案。 通过这次毕业设计，学生不仅提升了编程技能，还锻炼了解决实际问题的能力和创新能力，同时也加深了对图像处理和计算机视觉的理解。整个项目的完成体现了理论知识与实际应用的结合，以及对OpenCV这一开源库的深入掌握。