【源码】基于Keras的图像检索引擎

项目简介

这是一个基于Keras框架的图像检索引擎项目。该项目借助预训练的VGG16模型提取图像特征，并依据这些特征开展图像检索工作，涵盖图像特征提取、索引创建、图像检索等核心功能。

项目的主要特性和功能

• 运用预训练的VGG16模型提取图像特征。
• 把提取的特征以HDF5文件形式存储，利于后续处理。
• 支持图像子区域的特征提取，提升检索的精确度和效率。
• 提供基于特征匹配的图像检索功能，通过计算特征相似度查找最相似的图像。
• 支持使用PCA降维和L2归一化预处理特征，提高性能并优化结果。
• 支持通过命令行参数指定输入和输出路径，方便用户灵活使用。

安装使用步骤

环境准备

• 确保已安装Python 3.5及以上版本。
• 安装必要的库：numpy、matplotlib、h5py、os、argparse。推荐使用Anaconda进行安装。
• 安装Keras库，并确保安装了与Keras兼容的TensorFlow后端。

下载源码

下载本项目的源码文件。

准备数据集

根据项目中的示例和说明，准备自己的图像数据集，并按照项目的要求组织文件结构。

特征提取与索引创建

运行index.py脚本，对图像数据集进行特征提取和索引创建。 sh python index.py -database <path-to-dataset> -index <name-for-output-index>

图像检索

运行query_online.py脚本，输入查询图像路径，执行图像检索任务。 sh python query_online.py -query <path-to-query-image> -index <path-to-index-file> -result <path-to-images-for-retrieval>

高级功能

• 如果需要进行空间搜索，首先使用preprocess_images.py进行图像预处理，生成原图的子块，然后继续使用index.py提取子图特征。
• 使用compute_MAP.py计算MAP值，改变layer和数据库即可得到结果文件resultfile.dat。

通过以上步骤，您可以轻松地使用本项目进行图像检索任务。根据需求，您还可以进一步修改和优化脚本，以适应不同的应用场景和数据集。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】