基于VLFeat的MATLAB图像索引查询系统演示

资源摘要信息:"matlab函数代码查询-VisualIndex:使用VLFeat的视觉对象匹配的简单演示" VisualIndex是一个基于MATLAB和VLFeat的简单图像索引引擎，由牛津大学的Andrea Vedaldi开发。它主要用于对图像集合进行可视化索引和查询，并且在牛津5k基准测试中表现出了近乎最先进的性能。 VisualIndex主要包含两个演示文件：demo_oxford5k和demo_oxford5k_baseline。其中，demo_oxford5k使用TF-IDF方法，并具有83.9%的mAP（mean Average Precision）的空间验证索引。而demo_oxford5k_baseline则是直接图像匹配，没有使用索引，其mAP为87.7%。 VisualIndex的使用非常简单。首先需要提供一个包含图像路径的单元格数组，然后使用visualindex_build函数初始化索引结构。这个函数会估计视觉单词的词汇量，但并不会将图像添加到索引中。用户可以通过指定一些选项，例如“numWords”，来控制在创建索引时使用的视觉单词数量。 VisualIndex的代码可以在GitHub上找到，这是一个开源项目。使用VisualIndex需要MATLAB 2009B及以上版本，并且需要在vlfeat子文件夹中安装VLFeat库。VLFeat库可以通过将其配置为git存储库的子模块来安装，或者也可以从VLFeat官方网站下载。 VisualIndex是一个非常适合教育和研究的工具。它的紧凑和简单的实现方式使得开发者和研究人员可以轻松地理解和修改代码，以适应自己的需求。同时，VisualIndex的高效性能也使得它在实际应用中有着广泛的应用前景。