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图像检索

Image Retrieval Engine Based on Keras

环境

In [1]: import keras
Using Tensorflow backend.

keras 2.2.2版本经过测试可用。推荐Python 3.5.

此外需要numpy, matplotlib, os, h5py, argparse. 推荐使用anaconda安装

使用

• 步骤一

python index.py -database <path-to-dataset> -index <name-for-output-index>

• 步骤二

python query_online.py -query <path-to-query-image> -index <path-to-index-flie> -result <path-to-images-for-retrieval>

├── database 图像数据集
├── extract_cnn_vgg16_keras.py 使用预训练vgg16模型提取图像特征
|── index.py 对图像集提取特征，建立索引
├── query_online.py 库内搜索
└── README.md

• 步骤三

如果使用空间搜索，首先使用preprocess_images.py进行处理，生成原图的子块；

再利用步骤一继续抽取相应的子图特征

• 步骤四

利用compute_MAP.py，改变layrer和数据库即可得到map计算文件resultfile.dat，格式可参照 holiday数据集，最后使用holiday的eval工具计算

示例

# 对database文件夹内图片进行特征提取，建立索引文件featureCNN.h5
python index.py -database database -index featureCNN.h5

# 使用database文件夹内001_accordion_image_0001.jpg作为测试图片，在database内以featureCNN.h5进行近似图片查找，并显示最近似的3张图片
python query_online.py -query database/001_accordion_image_0001.jpg -index featureCNN.h5 -result database

Goal

• 重新用flask写web界面，已完成。

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问题汇总

• query_online.py line 28报错，将index.py line 62注释，使用line 61.需要传入numpy的数组

注意事项

• 数据库内的名字要按字符串顺序排序