基于BOW的图像检索（Python）

文档集合给出有关被检索 文档的一些线索用户提交 的一系列 的线索词 有时文档匹配器 可以对文档中的 某些词进行替换输入文档 匹配的文档 文本挖掘 文档匹配与线索匹 配的文档图1.5 检索匹配的文档召回率：recall，又称“查全率” 准确率：precision，又称“精度”、“正确率”可以把搜索情况表示：。因为颜色集表达为二进制的特征向量，可以构造二分查找树来加快检索速度，这对于大规模的图像集合十分有利。它语法与amziprolog类似，都属于iso标准，内部胃词丰富，提供了丰富的库，例如集合、图、带权图等等。

例如：文本1：Tom likes to eatcake, Jake likes too.

文本2：Tomlikes to eat fruit .

基于这两个文本，构造一个词典：

dictionary={1：“Tom”，2：“likes”，3：“to”，4,：“eat”，5：“cake”，6：“fruit”，7：“Jake”，8：“too”}

这样的向量来以某种抽象的方式来表示一个词的“意义”，接下来我们可以看到，只是通过简单地检查一个大的语料库，它可能以一个令人惊讶的方式学习词向量并能够捕捉到的词汇之间的关系。有道词典新增图解词典，用搜索引擎技术实现“单词-图片”相对应结果，数千张生动形象的图片资料，配合详尽细致的单词介绍，准确地扩充了词条的释义，帮助用户系统学习英语，轻松增长知识，掌握丰富词汇。有道词典新增图解词典,用搜索引擎技术实现“单词-图片”相对应结果,数千张生动形象的图片资料,配合详尽细致的单词介绍,准确地扩充了词条的释义,帮助用户系统学习英语,轻松增长知识,掌握丰富词汇.。

文本1：【1,2,1,1,1,0,1,1】

文本2：【1,1,1,1,0,1,0,0】

然后根据每个单词在文本中出现的权重，便可构造单词的频率直方图。

为了表示一幅图像，我们可以将图像看作文档，即若干个“视觉词汇”的集合，同样的，视觉词汇之间没有顺序。

由于图像中的词汇不像文本文档那样是现成的单词，所以我们首先要从图像中提取出相互独立的视觉词汇。然后为创建视觉单词词汇，第一步要做的就是提取特征描述子。

3.4 空间关系特征 提取图像空间关系特征可以有两种方法：一种方法是首先对图像进行自动分割，划分出图像中所包含的对象或颜色区域，然后根据这些区域提取图像特征，并建立索引。提取图像空间关系特征可以有两种方法：一种方法是首先对图像进行自动分割，划分出图像中所包含的对象或颜色区域，然后根据这些区域提取图像特征，并建立索引。这种表示方法由ahonen等人在论文[3]中提出，他们将lbp特征图像分成m个局部块，并提取每个局部块的直方图，然后将这些直方图依次连接在一起形成lbp特征的统计直方图，即lbph。

然后将每幅图像提取出的描述子保存在一个文件中，构建视觉词典

聚类是实现 visual vocabulary /codebook的关键 ，最常见的聚类方法就是，K-means 聚类算法。

（1）随机初始化 K 个聚类中心

（2）对应每个特征，根据距离关系赋值给某个中心/类别 。其中距离的计算可采用欧式距离：

（3）对每个类别，根据其对应的特征集重新计算聚类中心

重复（2）（3）步骤，直至算法收敛

对于输入特征，量化的过程是将该特征映射到距离其最接近的视觉单词，并实现计数 。选择合适的视觉词典的规模是我们需要考虑的问题，若规模太少，会出现视觉单词无法覆盖所有可能出现的情况 。若规模太多，又会计算量大，容易过拟合 。只能通过不断的测试，才能找到最合适的词典规模。

利用SIFT算法，可以从每幅图像中提取很多特征点，通过统计每个视觉单词在词汇中出现的次数，可以得到如下直方图，（假设词汇中只有四个视觉单词）

用K邻近算法，进行图像的检索。给定输入图像的BOW直方图, 在数据库中查找 k 个最近邻的图像 。对于图像分类问题，可以根据这k个近邻图像的分类标签， 投票获得分类结果 。

我们可以利用建立起来的索引找到包含特定单词的所有图像。为了获得包含多个单词的候选图像，有两种解决方法。

（1）我们可以在每个单词上进行遍历，得到包含该单词的所有图像，然后合并这些列表。接着对在合并了的列表中，对每一个图像id出现的次数进行跟踪排序，排在列表最前面的是最好的匹配图像。

（2）如果不想遍历所有的单词，可以根据其倒排序文档频率权重进行排序，并使用那些权重最高的单词，在这些单词上进行遍历，减少计算量直方图匹配原理，提高运行的效率。

单词的TF-IDF权重

（1）句法(syntactic)纹理描述方法 基于纹理基元的空间关系与形式语言结构之间的类比,来自一个类别的纹理描述形成了一个可以由它的语法表示的语言,语法可以从一个语言词汇的训练集中推导,纹理识别过程则为纹理描述词汇的句法分析,对描述词汇做句法分析的语法就确定了纹理类别。当新文档进入系统，解析文档，之后更新内存中维护的临时索引，文档中出现的每个单词，在其倒排列表末尾追加倒排列表项，这个临时索引可称之为“增量索引”。【单词锁屏词库】※ toefl 托福 《词以类记:toefl ibt词汇》※ 新gre 《再要你命3000》※ ielts 雅思 《雅思词汇词根+联想记忆法》※ 四级 《四级词汇词根+联想记忆法》※ 六级 《六级词汇词根+联想记忆法》※ 考研 《考研英语词汇词根+联想记忆法》※ 初中，高中核心词汇单词锁屏1.5.2完善细节提升体验完善细节提升体验完善细节提升体验重要的事情说三遍~单词锁屏1.5.0：1.修复一些小错误2.完善细节提升体验3.推荐最佳搭配应用单词锁屏1.4.1：- 优化资讯栏目- 优化复习单词功能- 完善细节提升体验。

# -*- coding: utf-8 -*-
import pickle
from PCV.imagesearch import vocabulary
from PCV.tools.imtools import get_imlist
from PCV.localdescriptors import sift
#获取图像列表
imlist = get_imlist('first1000/')
nbr_images = len(imlist)
#获取特征列表
featlist = [imlist[i][:-3]+'sift' for i in range(nbr_images)]
#提取文件夹下图像的sift特征
for i in range(nbr_images):
    sift.process_image(imlist[i], featlist[i])
#生成词汇
voc = vocabulary.Vocabulary('ukbenchtest')
voc.train(featlist, 1000, 10)
#保存词汇
# saving vocabulary
with open('first1000/vocabulary.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(voc, f)
print 'vocabulary is:', voc.name, voc.nbr_words

在开始之前，需要创建表，索引和索引器indexer类，以便将图像数据写入数据库。有了数据库表单，我们便可以在索引中添加图像。

# -*- coding: utf-8 -*-
import pickle
from PCV.imagesearch import imagesearch
from PCV.localdescriptors import sift
from sqlite3 import dbapi2 as sqlite
from PCV.tools.imtools import get_imlist
#获取图像列表
imlist = get_imlist('first1000/')
nbr_images = len(imlist)
#获取特征列表
featlist = [imlist[i][:-3]+'sift' for i in range(nbr_images)]
# load vocabulary
#载入词汇
with open('first1000/vocabulary.pkl', 'rb') as f:
    voc = pickle.load(f)
#创建索引
indx = imagesearch.Indexer('testImaAdd.db',voc)
indx.create_tables()
# go through all images, project features on vocabulary and insert
#遍历所有的图像，并将它们的特征投影到词汇上
for i in range(nbr_images)[:1000]:
    locs,descr = sift.read_features_from_file(featlist[i])
    indx.add_to_index(imlist[i],descr)
# commit to database
#提交到数据库
indx.db_commit()
con = sqlite.connect('testImaAdd.db')
print con.execute('select count (filename) from imlist').fetchone()
print con.execute('select * from imlist').fetchone()

建立好索引，我们就可以在数据库中搜索相似的图像了。并且通过计算前4个位置中搜索到相似图像数，从而评价所搜结果的好坏。分数为4时，结果最理想，分数为0时，表示没有一个是准确的。

# -*- coding: utf-8 -*-
import pickle
from PCV.imagesearch import imagesearch
from PCV.localdescriptors import sift
from sqlite3 import dbapi2 as sqlite
from PCV.tools.imtools import get_imlist
#获取图像列表
imlist = get_imlist('first1000/')
nbr_images = len(imlist)
#获取特征列表
featlist = [imlist[i][:-3]+'sift' for i in range(nbr_images)]
#载入词汇
f = open('first1000/vocabulary.pkl', 'rb')
voc = pickle.load(f)
f.close()
src = imagesearch.Searcher('testImaAdd.db',voc)
locs,descr = sift.read_features_from_file(featlist[0])
iw = voc.project(descr)
print ('ask using a histogram...')
print (src.candidates_from_histogram(iw)[:10])
src = imagesearch.Searcher('testImaAdd.db',voc)
print ('try a query...')
nbr_results = 10
res = [w[1] for w in src.query(imlist[68])[:nbr_results]]
imagesearch.plot_results(src,res)
print("计算搜索结果得分:")
print(imagesearch.compute_ukbench_score(src,imlist[:10]))

如果说易模块相当于c语言里面的lib文件,则易包就相当于dll文件,也就是说,易模块是在易程序之间建立静态共享,而易包是建立动态共享,避免以前易模块修改后需要重新编译所有使用了它的易程序的问题.普通的易语言程序使用”编译->编译为易包”菜单功能就可以编译为易包.里面的所有公开子程序将被暴露到其外部供其它程序或易包调用.所编译的易包是基于机器码的易格式数据,不存在效率问题,也不存在被反编译为易语言源代码的可能.。程模型，泵站模型、科普演示模型，绿色能源模型，鼓风机模型，提升机模型，直燃机模型，破碎站模型，变压器展示模型，密炼机模型，。还是拿urlauthorizationmodule说事儿, 如果不启用角色管理,实现方式与asp.net1.1差不多,不过由于asp.net2.0加入了角色管理模型,角色管理模型使用两个类: roleprincipal与rolemanagermodule来实现角色授权.如果应用程序配置的角色管理可用时,这两个新对象将被应用到aspx页面的生命周期中, 由于rolemanagermodule 被初始化时会向httpapplication对象的事件postauthenticaterequest加载委托代码,该代码会将app.context.user对象包装成roleprincipal对象.。