基于形状特征的图像检索算法相对于颜色特征和纹理特征来说，使用的稍微少一些。摘录了其中的几种算法，不做深入剖析了。形状通常与图像中的特定目标对象有关，是人们的视觉系统对目标的最初认识，有一定的语义信息，被认为是比颜色特征和纹理特征更高一层的特征。被分裂的线段
模糊颜色和纹理直方图。FCTH 特征可从 3 个模糊单元的组合求得结果。先将图像划分成若干分块，在第一个模糊单元中以 HSV 颜色空间的三个信道为输入，经模糊系统最终产生 10-bin 的直方图。在第二个模糊单元修改每个颜色的色调后，经模糊系统最终产生 2
颜色和边缘的方向性描述符。本文节选自论文《Android手机上图像分类技术的研究》。CEDD具有抽取特征速度较快，特征描述符占用空间较小的优势。下面就对CEDD原理进行详细的阐述和分析。CEDD特征结合了颜色和纹理两方面信息，本小结将给出颜色信息提取的过程
作者｜Andrey Nikishaev翻译 | 张蔚敏审校 | reason_W“拍立淘”“一键识花”“街景匹配”……不知道大家在使用这些神奇的功能的时候，有没有好奇过它们背后的技术原理？本篇文章我们就将对这一技术的原理进行介绍，并通过一个简单的Pytho
“拍立淘”“一键识花”“街景匹配”……不知道大家在使用这些神奇的功能的时候，有没有好奇过它们背后的技术原理？本篇文章我们就将对这一技术的原理进行介绍，并通过一个简单的Python脚本来实现一个最基本的图像检索demo。首先我们需要明白图像特征是什么以及它的
它涉及从图像数据库中检索视觉上相似的图像到给定的查询图像。在本文中，基于内容的图像检索问题是使用无监督的机器学习技术即自动编码器来实现的。我们将使用包含10个类的32x32彩色图像的CIFAR10机器学习图像数据集。该机器学习模型使用python，nump
在最近邻搜索问题中，给定一个查询，目标是要找到空间中离它最近的点。这里所说的空间可以是任意的空间，比如特征空间，或者语义空间。具体来说，在图像检索这个问题中，每张图像对应空间中的一个点，而所谓的“近”既可以是外观上的近（看着像），也可以是语义上的近（同类）
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