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图像检索：基于内容的图像检索技术（四）

基于树的图像检索方法将图像对应的特征以树结构的方法组织起来，使得在检索的时候其计算复杂度降到关于图像库样本数目n的对数的复杂度。基于树结构的搜索方法有KD-树8、M-树9等。...此外，基于树结构的检索方法在构建树结构的时候其占用的存储空间往往要比原来的数据大得多，并且对数据分布敏感，从而使得基于树结构的检索方法在大规模图像数据库上也会面临内存受限的问题。...相比基于树结构的图像检索方法，基于哈希的图像检索方法由于能够将原特征编码成紧致的二值哈希码，使得基于哈希的图像检索方法能够大幅的降低内存的消耗，并且由于在计算汉明距离的时候可以使用计算机内部运算器具有的...基于哈希的图像检索方法其关键之处在于设计一个有效的哈希函数集，使得原空间中的数据经过该哈希函数集映射后，在汉明空间其数据间的相似性能够得到较好的保持或增强。...在面向大规模图像检索时，除了采用图像哈希方法外，还有另一类方法，即向量量化的方法，向量量化的方法中比较典型的代表是乘积量化(PQ, Product Quantization)方法，它将特征空间分解为多个低维子空间的笛卡尔乘积

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图像检索：基于内容的图像检索技术（一）

例如， Facebook注册用户超过10亿，每月上传超过10亿的图片；Flickr图片社交网站2015年用户上传图片数目达7.28亿，平均每天用户上传约200万的图片；中国最大的电子商务系统淘宝网的后端系统上保存着...针对这些包含丰富视觉信息的海量图片，如何在这些浩瀚的图像库中方便、快速、准确地查询并检索到用户所需的或感兴趣的图像，成为多媒体信息检索领域研究的热点。...图像检索按描述图像内容方式的不同可以分为两类，一类是基于文本的图像检索(TBIR, Text Based Image Retrieval)，另一类是基于内容的图像检索(CBIR, Content Based...基于内容的图像检索技术将图像内容的表达和相似性度量交给计算机进行自动的处理，克服了采用文本进行图像检索所面临的缺陷，并且充分发挥了计算机长于计算的优势，大大提高了检索的效率，从而为海量图像库的检索开启了新的大门...在电子商务方面，谷歌的Goggles、阿里巴巴的拍立淘等闪拍购物应用允许用户抓拍上传至服务器端，在服务器端运行图片检索应用从而为用户找到相同或相似的衣服并提供购买店铺的链接；在皮革纺织工业中，皮革布料生产商可以将样板拍成图片

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图像检索：基于内容的图像检索技术（二）

基于内容的图像检索技术 ? 相同物体图像检索相同物体图像检索是指对查询图像中的某一物体，从图像库中找出包含有该物体的图像。...相同类别图像检索对给定的查询图片，相似图像检索的目标是从图像库中查找出那些与给定查询图像属于同一类别的图像。...相同类别图像检索目前已广泛应用于图像搜索引擎，医学影像检索等领域。对于相同类别图像检索，面临的主要问题是属于同一类别的图像类内变化巨大，而不同类的图像类间差异小。...不管是相同物体图像检索还是相同类别图像检索，在使用CNN模型提取自动特征的时候，最终得到的维度一般是4096维的特征，其维度还是比较高的，直接使用PCA等降维的手段，虽然能达到特征维度约减的目的，但在保持必要的检索精度前提下...，能够降低的维度还是有限的，因而对于这一类图像检索，同样有必要为它构建够高效合理的快速检索机制，使其适应大规模或海量图像的检索。

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图像检索：基于内容的图像检索技术（三）

大规模图像检索特点无论是对于相同物体图像检索还是相同类别图像检索，在大规模图像数据集上，它们具有三个典型的主要特征：图像数据量大、特征维度高以及要求相应时间短。...得益于多媒体信息捕获、传输、存储的发展以及计算机运算速度的提升，基于内容的图像检索技术经过十几年的发展，其需要适用的图像规模范围也从原来的小型图像库扩大到大规模图像库甚至是海量图像数据集，比如在上世纪九十年代图像检索技术发展的早期阶段...，研究者们在验证图像检索算法性能的时候，用得比较多是corel1k，该图像库共1000张图片，与今天同样可以用于图像检索的最流行的图像分类库imageNet数据集相比，其量级已经有了成千上万倍的增长，因而图像检索应满足大数据时代的要求...图像特征作为直接描述图像视觉内容的基石，其特征表达的好坏直接决定了在检索过程中可能达到的最高检索精度。...、基于哈希的图像检索方法和基于向量量化的图像检索方法。

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【Django组件】UNIAPP+DJANGO 多图像上传 + 后端接口接受 uView组件(转载)

= request.FILES.getlist('images', None) function = "submit_order" # 上传图片...if status == False: message["code"] = 10041 message["message"] = "图片上传失败..." return JsonResponse(message) 单个上传轮子文件 def UploadFilesOnce(username,function,files):...try: # 上传图片路径 media/username/task_id/images.jpg dir_path = BASE_DIR + "/media/{}/...if not os.path.exists(dir_path): os.makedirs(dir_path) path='' # 上传图片

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基于内容的图像检索技术：从特征到检索

二、基于内容的图像检索流程图像内容检索流程与文本检索流程类似，但二者信息表征方法不同。文本通过词频计算BoW来表征一段文本内容，而图像则使用视觉特征来表示。...基础得到的视觉词库，计算所有图像（或视频中帧）数据的BoVW向量。检索进程启动时，将目标数据库中所有图像的BoVW向量构建索引。...检索时，只需要计算那些与当前查询图像包含相同单词的图像的BoVW向量间的距离即可，即通过减小搜索范围来降低搜索复杂度。...2015年的这篇论文[6]调研和评估了应用于图像检索时，各种特征聚合方法作用于深度卷积特征得到图像的全局特征表示。...ebay基于深度哈希特征的相似图像检索方法，包括特征提取和检索策略以及检索基础架构的技术方案。

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AI展示框架(2)：flask图像上传无法输入为图像识别程序的PIL图像的问题解决

在DL+图像场景识别的程序中，其输入大多需要PIL的图像格式，而flask上传的图像的格式如何转化为PIL的图像格式，这是碰到的问题之一，因此即时将之记录下来，虽然解决方法很简单。...错误解决办法一： image = Image.open(request.files["fullimage"]) 出现错误，还是无法识别图像错误解决办法二： image = Image.open(...正确解决办法： img = Image.open(request.files['file'].stream) 定位到文件打开的代码，才发现输入可以是stream. def open(fp, mode="

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Django实现文件图片的上传

vue <el-upload :show-file-list=false action="你的URL...accept=".gif,.jpg,.jpeg,.png,.GIF,.JPG,.PNG" > 上传文件...axios = require('axios'); export default { data() { return { uploadData:{ pic:{},//上传的图片...username:'',//携带的参数ID }, // 提交图片 imageChange(param,type,file){ let formData...$message.success('上传成功') } }) 3.2 后端 image.png def addtp(request):

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基于SIFT特征的图像检索 vs CNN

下面简单的对比一下sift和cnn的检索结果：（基于此改进的版本好多：各种sift；cnn（vgg-fc3；vgg（resnet、inception等）-conv；）+PCA等，各种特征融合等等）检索库...下面是基于SIFT检索的代码，CNN的还是自己撸吧： # coding: utf-8 import cv2 import numpy as np import os from sklearn.cluster...KMeans from matplotlib import pyplot as plt # get_ipython().magic('matplotlib inline') # ### 基于SIFT,BOW的图像检索...# #### 1、SIFT提取每幅图像的特征点 # #### 2、聚类获取视觉单词中心（聚类中心），构造视觉单词词典 # #### 3、将图像特征点映射到视觉单词上，得到图像特征 # #### 4、计算待检索图像的最近邻图像...，找出最像的几个 img:待检索的图像 img_dataset:图像数据库 matrix num_close:显示最近邻的图像数目 centures:聚类中心 img_paths

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Django 中图片的上传及显示

在 Django 中，上传文件不同于普通服务器的上传方法，在普通服务器中只需要使用一个 Controller 来控制文件的上传即可完成，但是在 Django 中，则需要额外使用数据库资源来存储文件。...☕ 准备首先，你需要为你的 Python 安装 pillow，pillow 是一个 Python 图像库，Django 的图片方面的功能使用到了它，所以我们需要事先安装： pip install pillow...，而是 Django 将会自动将文件上传到你设置的位置，并且把上传之后的图片 path 存入数据库，这样你只需要访问数据库中的 path 即可访问到图片。...Django 会自动为我们处理，但是为了保持名字的可管理性和统一性，自己写一个重命名的方法会更好。...Url 最后只需要在 url 中添加文件上传 view 的 url 即可: # urls.py from django.urls import path from . import views urlpatterns

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关于flutter打包无法上传的问题

在Android端，当minSdkVersion为24经flutter build apk打包出来的apk在大部分应用市场上都存在签名问题，无法正常上传apk。...【Signature Versions只勾选V1】的方式进行签名。...说明：如果要支持Android 7.0以下版本，尽量同时选择两种签名方式，但如果遇到签名问题，可以只使用v1签名方案；如果需要对签名后的信息做处理修改，则使用v1签名方案。...：下面是各个版本签名的区别： v1：对jar进行签名（在归档文件中解压缩文件内容）； v2：对整个apk进行签名（在整个apk文件的二进制内容上计算和验证）,Android7.0引入； v3：在原来...v2的基础上增加了APK密钥轮转，使应用能够在APK更新过程中更改其签名密钥，Android9.0引入； v4：通过 APK 签名方案 v4 支持与流式传输兼容的签名方案，Android11引入。

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基于内容的图像检索技术综述-CNN方法

导言传统方法在图像检索技术上一直表现平平。比如传统方法常用的SIFT特征，它对一定程度内的缩放、平移、旋转、视角改变、亮度调整等畸变，都具有不变性，是当时最重要的图像特征提取方法之一。...而图像检索的发展目标是希望模型又快又准，因此兴起了基于CNN的方法，从原来AlexNet、VGGnet，到体积小一点的Inception、Resnet系列，再到DenseNet系列无不体现出了这一趋势。...图25 SE-ResNet 十、netVLAD 相对于传统的人工设计特征，CNN已经在图像特征提取上显示出了强大的功力。在图像检索问题中，目前有基于全局和基于局部两种卷积神经网络特征表示方法。...但是因为卷积神经网络主要对全局空间信息进行编码，导致所得特征缺乏对图像的尺度、旋转、平移等几何变换和空间布局变化的不变性，限制了其对于高度易变图像检索的鲁棒性。...哈希学习凭借着检索速度快和存储成本低的优点，己经成为图像检索领域最受欢迎和有效的技术之一。

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大规模图像检索的深度哈希方法简介

传统的图像检索过程，先通过人工对图像进行文字标注，再利用关键字来检索图像，这种依据图像描述的字符匹配程度提供检索结果的方法，称为“以字找图”(text-based image retrieval)，既耗时又主观多义...如今每一秒都有数百万图片通过各种渠道上传到各种大规模存储设备中。...给定一张查询图片，快速从百万量级的图像数据库中通过图像特征来找出内容相近的一定数量的图片，这种任务被称为“基于内容的图像检索”(content-based image retrieval (CBIR))...基于内容的图像检索哈希方法-提升检索速度在CBIR中，查询速度和查询准确率是一对需要权衡的指标。查询速度方面，可以使用二值哈希的方法来大幅度提升。...深度哈希(deep hash)将CNN与哈希图像检索结合，同时拥有检索精度高，速度快的特点。其方法可以概括为，训练一个CNN网络将图像映射成较低维度的特征，再将特征转化为二进制码进行检索。

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基于内容的图像检索技术综述-CNN方法

导言传统方法在图像检索技术上一直表现平平。比如传统方法常用的SIFT特征，它对一定程度内的缩放、平移、旋转、视角改变、亮度调整等畸变，都具有不变性，是当时最重要的图像特征提取方法之一。...而图像检索的发展目标是希望模型又快又准，因此兴起了基于CNN的方法，从原来AlexNet、VGGnet，到体积小一点的Inception、Resnet系列，再到DenseNet系列无不体现出了这一趋势。...图25 SE-ResNet 十、netVLAD 相对于传统的人工设计特征，CNN已经在图像特征提取上显示出了强大的功力。在图像检索问题中，目前有基于全局和基于局部两种卷积神经网络特征表示方法。...但是因为卷积神经网络主要对全局空间信息进行编码，导致所得特征缺乏对图像的尺度、旋转、平移等几何变换和空间布局变化的不变性，限制了其对于高度易变图像检索的鲁棒性。...哈希学习凭借着检索速度快和存储成本低的优点，己经成为图像检索领域最受欢迎和有效的技术之一。

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Django整合ElasticSearch，实现数据的快速检索（有代码）

这里写目录标题 1 背景 2 Haystack 是什么 3 安装相关包，与配置 4 开启es和es可视化工具 5 生成索引 6 改代码 1 背景 Haystack 的官网 https://django-haystack.readthedocs.io.../en/master/ 2 Haystack 是什么这个就是一个工具，就是连接django和es的中间的一个东西， Haystack 为 Django 提供模块化搜索。...3 之后创建索引类，这个就是和django里面model一样，因为model里面的每一个类代表一个表，所以我们需要新建一个文件夹，放es里面的实体类在你对应要创建索引的表的APP的根目录下...es搜索，会根据那些字段进行查询，就会在这个文件里面配以上都弄好之后，启动你的es，还有可视化工具 4 开启es和es可视化工具 5 生成索引我们在django项目里面相当于已经集成了es，也配置了一些东西...es，不是mysql了，所以我们在操作完mysql数据库之后，要及时的同步数据，或者写个定时器，进行同步数据； 6 改代码我们现在完成的是将django集成了es，但是我们自己写的页面查询功能，如果改为查询

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图像检索评价指标：PR曲线的计算与绘制

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...第一行代表gallery的7个元素是否与query[0]同类；第二行代表gallery的7个元素是否与query[1]同类。。。 [[0. 1. 1. 0. 0. 0. 1.]...[[3 0 2 5 1 4 6] #gallery的七个元组中，与query[0]最近的元素是gallery[3]，其次是gallery[0]，再次是gallery[2]。。。...&k, query[1]的acc&k, query[2]的acc&k r = np.zeros(n_query) #[0, 0, 0] 分别是query[0]的recall&k,...query[1]的recall&k, query[2]的recall&k for it in range(n_query): #比如it=0 gnd = Gnd

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基于内容的图像检索技术综述-传统经典方法

SIGAI特约作者 manyi 视觉算法工程师今天我们来介绍一下图片检索技术，图片检索就是拿一张待识别图片，去从海量的图片库中找到和待识别图片最相近的图片。...类比到图像就是BOF(Bag of Features)了，以上所述的“袋子”就相当于是一副完整的图像，而“词汇”则相当于图像的局部特征(如SIFT、SURF)，先用这些局部特征来训练出图像的聚类中心，训练聚类中心的过程即相当于按照类别把文档的词汇归为不同的类...图片检索的时候只要依次比较图像的BOF向量即可找到最相似的图片。 ?...表1 VLAD与权重VLAD的识别率对比但是用VLAD向量做图片检索也存在很多缺点：首先，作为传统的图像识别方法，它需要手动提取特征，再加上K-means聚类时间长，会使得算法很繁琐；其次在向量量化的过程中会损失特征的精度...，模板图片的设计也显得很粗糙，而且整个过程没有设计反馈系统，系统无法自动升级，迁移性很差。

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用于大规模图像检索的深度哈希网络研究

春恋慕阅读西安电子科技大学陈鹏飞的论文用于大规模图像检索的深度哈希网络研究李聪的技术博客 1.摘要随着数据的爆炸式增长以及数据维度的增加，大规模图像在存储和计算上給图像检索技术带来了新的难题。...基于内容的图像检索(CBIR)，图像检索的核心就是计算图像特征间的相似度，然后度量图像之间的相近程度，按照从高到低的准则，将索引结果排序展示给用户。...基于文本的图像检索具有很大缺陷，为了弥补缺陷，基于内容的图像检索流行了起来。凭借良好的相似度度量方法，使用以图搜图的检索方式来实现最终任务。...在基于内容的图像检索算法中，许多学者引进了一种比较具有代表性的算法-哈希算法。哈希算法使用的是压缩编码的形式，解决了基于内容的图像检索技术中的一些不足，也是一种最近邻的检索方法。...5.基于内容的图像检索的基础理论基于内容的图像检索系统具体实施过程：输入一张待查询图像，利用训练的模型算法提取索引图像的特征向量，然后提取整个数据库所有图像的特征向量，接着通过建立的图像索引结构，选择恰当的方法进行图像相似性计算

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基于内容的图像检索技术综述传统经典方法

今天我们来介绍一下图片检索技术，图片检索就是拿一张待识别图片，去从海量的图片库中找到和待识别图片最相近的图片。...图片检索的时候只要依次比较图像的BOF向量即可找到最相似的图片。...84.52% 68.94% 21.50% 权重VLAD 99% 72.53% 100% 91.67% 90.91% 31.78% 但是用VLAD向量做图片检索也存在很多缺点：首先，作为传统的图像识别方法...，它需要手动提取特征，再加上Kmeans聚类时间长，会使得算法很繁琐；其次在向量量化的过程中会损失特征的精度，模板图片的设计也显得很粗糙，而且整个过程没有设计反馈系统，系统无法自动升级，迁移性很差。...六、关于图像的稀疏编码对于二维数据，我们还可以用图像压缩来说明。

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图像检索中的DELF模型（DEep Local Features）实践

以图搜图模式的图像检索是CBIR（基于内容的图像检索）任务中最难的一块，其中由于图像拍摄角度的不同，有些图片只显示了局部信息，有些则有全局信息，在这种情况下的图像检索匹配的效果，以往算法都表现一般。...，具体而言他是一种基于图像中对象instance的检索匹配。...1、DELF的架构（实现流程）如下图的流程可见，对于任何图像，需要获得特征，此处采用CNN架构来实现特征的抽取，其中DELF抽取的步骤如左图所示，主要区别是有个注意力的得分判断模型。...，这是论文的关键部分，也是比较难懂的部分。...检索匹配，这一步就超级快了。

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