【A327】基于深度学习：VGG-16的图像检索系统

文件编号：A327

文件大小：42M

开发环境：Python3.8、OpenCV、keras、Tensorflow、PyCharm2020

猿创承诺：该项目亲测正常运行，需远程调试部署需另外收费，确保正常使用，不能正常使用全额退款。

简要概述：基于深度学习：VGG-16的图像检索系统

设计思路：

1.选取图像特征

传统的检索通常采用颜色、形状、纹理、能量等，我们使用深度学习模型（vgg16, resnet50,densenet121）进行特征提取。为了简便，直接用Keras的预训练模型

2.索引化数据集

对图像库中的每张图片抽取特征，存储在数据库中。为了简便，存到h5文件中

3.定义相似度

常用的相似性度量有：欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离、切比雪夫距离、夹角余弦等。这里采用的夹角余弦。

4.检索

首先提取测试图片的特征，再与数据库中的向量逐一计算距离，然后排序，取相似度Top3

5.测试

-index.py: 提取图像库中每张图片的特征向量

-test.py: 给定图片进行索引

按需写作：

演示视频：

点击查看：系统演示视频

运行结果：

远程协助：

温馨提示：索炜达.猿创官方提供收费远程协助，确保您项目运行成功。

点击查看：远程协助相关事项

我们提供完整项目文件清单如下：

文件目录

 ├ 1.项目源码

 ├ 2.运行截图

 └ 3.演示视频