Python+OpenCV实现图像搜索引擎，包含源码及图片数据库（CBIR+深度学习+机器视觉）
- 项目使用Python和OpenCV开发的图像搜索引擎，采用CBIR方法，旨在提高图像匹配的精度。2. 项目的运行环境要求为Python 3.6及以上版本，同时需要安装Numpy库、OpenCV库、nginx和php。3. 该项目分为5个模块，包括数据预处理、图像描述符定义、数据集索引化、搜索引擎内核设计和搜索执行。项目使用INRIA Holidays数据集，包含个人假日照片和各种场景类型的高分辨率图像。每组包含不同场景或对象的图像，其中第一幅图像为查询图像，正确的检索结果为该组的其他图像。项目使用颜色空间描述符和构图空间描述符定义图像描述符，对数据集中的每幅图像提取特征，并保存在.csv文件中，只需搜索特征向量即可。给定待搜索图像，搜索机制将对其进行特征提取、比对、匹配和评分，并可调节输出结果个数。
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用户评论
通过学习这个文件，我深刻理解了Python和OpenCV在图像搜索中的应用，对我的工作有了很大的帮助。
我很喜欢这个文件，它提供了完整的工程源码和图片数据库，帮助我更好地理解和学习CBIR、深度学习和机器视觉。
这个文件提供了一个基于Python和OpenCV的图像搜索引擎，可以帮助用户快速找到特定的图片，非常实用。
这个文件对于想要进一步深入研究图像搜索引擎的人来说是一份非常宝贵的资料，值得一读。