多特征融合图像检索系统:Python实现与文档指南
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更新于2024-09-29
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该系统的核心可以分为两个部分:图像特征的提取和特征向量的检索。
首先,系统支持多种类型的图像特征提取,包括传统特征和基于深度学习的特征。传统特征包括颜色、纹理和glcm(灰度共生矩阵)特征,这些都是基于图像的像素信息进行统计分析得到的。颜色特征可以通过颜色直方图等方式获得,纹理特征则可能利用图像的灰度变化模式,而glcm特征是通过计算图像中像素对之间的空间依赖性来提取的纹理信息。深度学习特征方面,系统集成了VGG和ViT(Vision Transformer)模型,这些模型能够捕捉图像的高层抽象信息,具有较强的学习能力。
提取得到的图像特征会转化为特征向量,这些向量随后会被存储在向量数据库milvus中,以便于后续的检索操作。Milvus是一个高性能的向量检索引擎,能够处理大规模的向量数据,并支持复杂的向量查询操作。系统利用milvus对特征向量进行索引,以实现高效的相似性匹配。
为了便于用户操作和检索,图片文件夹会被上传到文件服务器中,而图片相关的元数据信息则存储在mysql数据库中。用户在上传一张图片后,系统会根据该图片生成特征向量,并与milvus中的向量进行比对,最终检索出最相似的图片结果,并在用户界面上展示出来。
系统的可视化管理工具为attu,这是一个milvus的开源可视化工具,即便在不安装系统的前提下,也可以启动并使用。通过attu,用户可以直观地管理milvus中的数据,监控系统状态,以及调整检索参数等。
本项目的代码库名称为'retrieval-mf-master',代表这是一个基于多特征融合(multi-feature fusion, mf)的检索系统。该项目不仅适用于学术领域的课程设计和期末大作业,同时在实际图像检索应用中也有广泛的应用前景,比如在社交媒体、安防监控、商品识别等场景中提供技术支持。
通过本项目的学习与实践,学生可以深入理解图像特征提取与检索的相关技术,掌握多特征融合策略在图像检索系统中的应用,并通过使用milvus等专业工具,加深对大规模向量检索技术的认识。同时,项目文档和说明的撰写,也能够锻炼学生的文档编写能力和系统设计能力。"
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