前言：该博客没有进行IOU Precision Recall等指标的计算讲解，默认这些基本知识已经掌握，这里只对 map 中比较难懂且和其他博客中存在歧义的部分进行讲解。目标检测中的 map 计算：举个栗子：Image 1：预测出了5个框（在一定的阈值下，且经过了NMS等处理），真实的标注信息只有三个框（也就是只能有3个correct 框），将5个预测框通过置信度进行排序，然后分别从上至下计算 p
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2023-11-19 22:04:39
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目录一、原理二、检索流程三、实验过程准备工作代码1.生成词汇表2.生成数据库3.图像搜索遇到的问题 提示：以下是本篇文章正文内容，案例可供参考一、原理Bag of Feature 是一种图像特征提取方法，它借鉴了文本分类的思路（Bag of Words），从图像抽象出很多具有代表性的「关键词」，形成一个字典，再统计每张图片中出现的「关键词」数量，得到图片的特征向量。二、检索流程特征提取构建视觉词
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2023-08-05 11:36:25
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基本原理：bag-of-words 模型Bag-of-words词袋模型最初被用在信息检索领域，对于一篇文档来说，假定不考虑文档内的词的顺序关系和语法，只考虑该文档是否出现过这个单词。假设有5类主题，我们的任务是来了一篇文档，判断它属于哪个主题。在训练集中，我们有若干篇文档，它们的主题类型是已知的。我们从中选出一些文档，每篇文档内有一些词，我们利用这些词来构建词袋。我们的词袋可以是这种形式：{‘w
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2023-10-18 22:07:57
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Bag of features图像检索一、原理1、Bag-of-words2、步骤2.1 特征提取2.2 学习 “视觉词典（visual vocabulary）2.3 针对输入特征集，根据视觉词典进行量化2.4 把输入图像，根据TF-IDF（词频-逆向文档频率）转化成视觉单词（visual words）的频率直方图2.4.1TF-IDF2.4.2 构建频率直方图2.5 构造特征到图像的倒排表，通
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2023-11-28 21:41:26
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图像检索一、Bag of features算法1.1Bag of features算法原理1.2算法流程二、基于Bag of features算法的图像检索2.1代码2.2结果截图2.3小结三、图像源四、实验总结五、遇到的问题以及解决方法一、Bag of features算法1.1Bag of features算法原理此算法的思想是在我们先做一个数据集，然后找到图像中的关键词，这些关键词必须具备较
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2023-08-22 16:20:56
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文章目录前言一、安装streamlit二、使用streamlit实现前端1.引入库总结写在最后一、python安装包写入requirements.txt二、利用requirements.txt安装结束语 前言摸鱼时刻，前段时间项目要求做一个图像检索接口，如期做完后，开始摸鱼 在摸鱼的过程想着一个问题，就是我能不能把自己做的接口直接展示在页面上，等着前端排期太慢了- - 别说，还真有特别简单的方法
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2024-08-01 11:06:34
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图像检索任务指的是，给定查询图像，从图像数据库中找到包含相同或相似实例的图像。典型应用之一就是电商商品检索，如淘宝拍立淘，只需要用户随手拍照即可精准检索，提高了电商购物的体验。本篇我们来看看淘宝拍立淘背后的实现方案和依托的计算机视觉技术。
一图读懂全文ShowMeAI社区的技术专家小伙伴们对图像检索的典型算法做了实现，构建了相关应用 ?『基于CNN与三元组的
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2024-01-22 12:15:19
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# 图像检索算法实现指南
图像检索是计算机视觉中的一个重要课题，可以用来根据图像内容查找相似的图像。虽然这个过程可能看起来复杂，但我们可以通过分步实现来逐渐掌握。本文将向你展示如何使用Python实现图像检索算法。
## 整体流程
在实现图像检索之前，我们需要按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| ----------
构建图像搜索引擎并不是一件容易的任务。这里有几个概念、工具、想法和技术需要实现。主要的图像处理概念之一是逆图像查询（RIQ）。Google、Cloudera、Sumo Logic 和 Birst 等公司在使用逆图像搜索中名列前茅。通过分析图像和使用数据挖掘 RIQ 提供了很好的洞察分析能力。有很多顶级的技术公司使用 RIQ 来取得了不错的收益。例如：在 2014 年 Pinterest 第一次带来
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2024-07-10 17:17:16
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BOW图像检索一. 图像检索简介二. 检索的分类三. BOW图像检索3.1 BOW原理简述3.2 算法实现步骤(1) 特征提取(2) 学习“视觉词典”visual vocabulary(3) 视觉词典量化，把输入图像转化成频率直方图(4) 构造特征到图像的倒排表(5) 根据索引结果进行直方图匹配四. 算法代码实现4.1 数据集及环境配置4.2 代码实现4.3 测试数据集 一. 图像检索简介在检索
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2023-10-11 15:43:22
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图像检索图像检索图像检索PyRetri
原创
2021-08-02 14:47:23
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计算机视觉——Bag Of features图像检索原理什么是图像检索什么是Bag Of Word模型什么是sift特征提取什么是视觉词典什么是TF-IDF基于BOW的图像检索步骤结果与分析10维100维1000维5000维分析总结遇到的问题及解决 原理什么是图像检索图像检索就是基于图像的某一特征对其他图片进行匹配检索。从20世纪70年代开始，有关图像检索的研究就已开始，当时主要是基于文本的图像
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2024-06-03 12:20:12
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顺序表和链表的比较
原创
2021-08-02 16:12:31
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GitHub 热榜：图像取证；开源图标库；代码流程图转换；在线情报搜集...图像取证工具：Sherloq开源图标库：PhosphorNginx 日志浏览工具：RhitC/C++代码转流程图：cxx2flow开发者辅助工具：dev-sidecar在线情报搜集工具：Online_Tools 今天为大家带来以下几个项目的分享，敬请查阅：图像取证工具：Sherloq开源图标库：PhosphorNgin
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2023-12-29 17:42:49
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## LSTM 图像检索
图像检索是指通过输入一张图像，系统可以从数据库中检索出与该图像相似或相关的图像。这在图像搜索、图像分类和图像标签等领域都有广泛的应用。本文将介绍如何利用 LSTM（长短期记忆网络）实现图像检索的 Python 代码，并简要解释 LSTM 的原理。
### LSTM 简介
LSTM 是一种特殊的循环神经网络（RNN），专门用于处理序列数据。相比于传统的 RNN，LST
原创
2024-01-12 12:48:42
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方式1使用urllib库import urllib.request
import os ,stat
url = "https://cn.bing.com/th?id=OHR.Lidong2019_ZH-CN0761273672_1920x1080.jpg"
try:
urllib.request.urlretrieve(url,filename="/home/baixiaoxu/desk/
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2023-06-26 10:13:05
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最近计算机视觉大作业让比较一下图像检索的各种方法，于是进行了学习： 1.LSH LSH(Locality-Sensitive Hashing)较为官方的理解为：将原始数据空间中的两个相邻数据点通过相同的映射后，这两个数据点在新的数据空间中仍然相邻的概率很大，而不相邻的数据点被映射到同一个桶的概率很小。也就是说，如果我们对原始数据进行一些hash映射后，我们希望原先相邻的两个数据能够被hash到相同
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2024-08-15 14:23:56
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BOF图像检索一、基本原理1.什么是图像检索2.基于文本的图像检索3.基于内容的图像检索4.BOF（Bag Of Feature）4.1 原理4.2 BOF算法的流程二、实验数据三、实验代码四、运行结果五、实验总结 一、基本原理1.什么是图像检索从20世纪70年代开始，有关图像检索的研究就已开始，当时主要是基于文本的图像检索技术（Text-based Image Retrieval，简称TBIR）
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2024-08-17 12:50:13
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在图像中要解决的霍夫直线检测是针对二值图的， 验证哪些前景或者边缘像素点是共线的。 如图9-11所示是一个宽度为10、 高度为10的二值图， 在这里前景像素点是用白色（灰度值是255） 标注的， 目的是验证哪些白色像素点是共线的。 首先要根据每一个白色像素点的坐标， 对应“画”出霍夫空间中的曲线， 但是真正在程序实现中因为自变量0≤θ<180°有无数个点， 所以需要描出无数个点才
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2023-08-07 13:06:17
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OpenCV可以检测图像的主要特征，然后提取图像的特征，使其成为图像描述符。这些图像特征，也就是图像描述符，可以作为图像搜索的数据库。个人感觉就是，和「以图搜图」有点像。看了下面这个视频，或许你就能够明白了。https://v.qq.com/x/page/y0880pe6kdc.html也是一个很搞笑的片段.../ 01 / 特征检测算法这里简单介绍一下OpenCV常用的几种特征检测和提取算法。H
原创
2021-01-19 14:30:02
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