基于内容的图像检索算法研究综述_一些方法总结及描述。

PHash算法即感知哈希算法/Perceptual Hash algorithm，计算基于低频的均值哈希．对每张图像生成一个指纹字符串，通过对该字符串比较可以判断图像间的相似度． PHash算法原理 将图像转为灰度图，然后将图片大小调整为32*32像素并通过DCT变换，取左上角的8*8像素区域。然后计算这64个像素的灰度值的均值。将每个像素的灰度值与均值对比，大于均值记为1，小于均值记为0，得到64位哈希值。 PHash算法实现 将图片转为灰度值 将图片尺寸缩小为32*32 resize(src, src, Size(32, 32)); DCT变换 Mat srcDCT; dct(sr

一个基于图像的内容检索的小程序，有兴趣的可以看看，里面的界面是用QT设置的

利用MFC开发，对图像生成颜色特征表，并记录特征，对要检索的图片和特征库的内容进行对比，如果小于一定距离就检索出来，整个系统简单易懂却又不失技术高度，适合初学者。PS：本人的毕设就是做这个相关的

本程序代码是利用MFC进行开发，通过选择待检索图片和文件夹所在路径，对里面的图像的颜色特征进行检索，对相似度达到一定程序的图片就显示在MFC界面上，并且保存到指定文件夹内。其中利用到了OPENCV

08_图像检索系统（openCV源码）

matlab检索相似图像 - 使用自定义特征包的图像检索-MathWorks

matlab检索相似图像 - 什么是基于内容的图像检索(CBIR) 给定一个输入或查询图像，我们的目标是从数据库中检索类似的图像 我们如何衡量相似性? ”一般没有严格的定义 相似性应该基于图像内容(CBIR)而不是元数据(关键字等)来衡量 我们的相似性度量不应该对旋转、平移、(中等) 噪声等敏感。

matlab检索相似图像 - 基于颜色、纹理和形状特征相似性分数融合的遗传算法图像检索

matlab检索相似图像 -一种改进的基于内容的图像检索系统 文献中最早使用基于内容的图像检索一词的似乎是Kato[1]。在CBIR中， 图像根据其自身的视觉内容（如颜色、纹理和形状）进行索引。尽可能自动地从图像中提取视觉内容[2]。因此，CBIR系统比TBIR系统具有两个主要优点。首先，他们尽量减少人力。第二，由于减少了人们的干预，主体性也减少了。这一特性使CBIR系统在许多领域更加有用，例如搜索和浏览大型图像集。