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图像搜索项目

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发表于 2024-2-27 16:00:20 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本帖最后由 王之叹息 于 2024-2-27 16:05 编辑

https://www.bilibili.com/video/B ... a2e119b3a85434f4ac1
就是上面那个网址的视频里展示的效果,学完小甲鱼的python课程自己能做出来类似的效果吗?需要学哪些课程?

开始是我们老师提供了一个毕业设计题目《基于感知哈希算法的图像搜索》
1.通过查阅文献了解图像搜索(即以图搜图)领域的国内外研究现状;
2.详细分析基于感知哈希算法的图像搜索原理与流程;
3.开发一套图像搜索软件,可从开源数据集或者自制数据集中搜索指定图像,开发平台和编程语言不限,要求功能正常且具有良好的人机界面。
4.撰写毕业设计说明书,排版规范,正文不少于30页。
但是我不知道从哪里下手,学哪些知识,就搜到了上面那个视频

本帖被以下淘专辑推荐:

想知道小甲鱼最近在做啥?请访问 -> ilovefishc.com
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发表于 2024-2-27 16:00:47 | 显示全部楼层
是的,通过学习小甲鱼的Python课程,你完全可以实现类似的图像搜索效果。

首先,你需要学习Python的图像处理库PIL(Pillow),它能够帮助你对图像进行格式转换、裁剪、缩放等操作。

其次,你需要学习Python的机器学习库scikit-learn,其中有一个很重要的概念是特征提取。在图像搜索中,你需要将每幅图像提取出一些特征,比如颜色直方图、纹理特征等。这些特征向量可以用来量化图像,从而进行相似度比较和搜索。

最后,你还需要学习一些基本的数据结构和算法知识,比如哈希表、排序算法等。这些知识在图像搜索的索引和检索过程中很有用。

当你学完这些课程后,你可以按照以下步骤实现图像搜索:

1. 使用PIL库加载图像,并进行必要的预处理(如缩放)。
2. 使用scikit-learn库提取图像的特征向量。
3. 构建一个数据库,将每个图像的特征向量与图像路径进行映射。
4. 当用户输入一张查询图片时,使用同样的方法提取其特征向量,并与数据库中的特征向量进行相似度比较。
5. 根据相似度排序,返回与查询图片相似度最高的几张图片。

当然,以上只是一个简单的图像搜索流程的思路,实际实现时还有很多细节和优化可以考虑。希望你能够通过学习小甲鱼的课程,掌握这些知识并完成自己的图像搜索项目!加油!

以上回复来自 FishC AI 小助理,如未能正确解答您的问题,请继续追问。
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发表于 2024-2-27 17:34:03 | 显示全部楼层
我觉得可以。边看甲鱼的教程,边看大佬的作品(FishC 上就有),并试图理解作品中的一部分。

btw,神经网络貌似论坛上也有教程和作品。

https://fishc.com.cn/thread-182577-1-1.html

或者你也可以用“搜索”功能进行搜索
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