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我正在研究一个图像分类问题，我应该能够将图像分类为带有矩形表盘的手表/带有圆形表盘的手表/鞋子等。

我研究了基于内容的图像检索（使用 Dense SIFT 进行特征检测，使用 Bag of Words + SVM 进行分类），目前正在探索卷积神经网络（无监督特征学习）。

我的问题是图像是从相机拍摄的照片，因此包含其他元素（训练数据中不存在）。例如，我的矩形表盘手表的训练数据只包含手表，而我的测试图像包含手表和手的一部分，或者我的鞋子测试图像的鞋子方向不同（与鞋子的训练数据）。

我该如何解决这个问题？CNN（无监督特征学习）是正确的方法还是我应该坚持 D-SIFT + BOW + SVM？如何收集适当的训练数据？

谢谢你

我正在做一个项目，在该项目中我拍摄特定对象的照片，我希望该对象被识别。所以我正在考虑使用谷歌图像搜索，以便我得到对象的名称，但是我注意到图像搜索失败命名我在搜索中上传的对象。只显示相似的图像，谁能推荐其他可能有帮助的搜索引擎？我求助于谷歌图像搜索的主要原因是我不希望应用程序仅限于数据库中的数百张图像

任何帮助将不胜感激

我有大量的卡片图像，以及一张特定卡片的照片。我可以使用哪些工具来查找与我的收藏最相似的图片？

这是收集样本：

• 丰富
• 积极的冲动
• 揭秘

这是我要查找的内容：

• 卡片照片

我想使用带有 FLANN 的 BoW 来索引我数据库中的所有图片。（对于 CBIR 项目）

我做了什么：

1. 遍历所有 ma 数据库以计算每个图片的描述符。
2. 使用 K-MEAN 聚类描述符
3. 提取 BoWDescriptors（视觉词）以获得包含我所有特征的大直方图
4. 使用 FLANN Index 计算每张图片的索引

代码：

DescriptorBow 包含我数据库的所有 BoW 特征。ResponseHist 包含我想要评估的图片的 bowFeature。

现在，我必须做什么才能看到最匹配的图片是什么？

有人能帮我吗 ？

我目前正在使用http://www.cise.ufl.edu/~fishwick/ac/2011/cbir_webpage/index.htm上的基于内容的图像检索算法 该算法设置为在 JRE 上运行，但我已替换适当地导入，以便它可以在 ADT 上工作。例如 BufferedImage 已替换为位图。我的问题是我不断收到红线错误；

错误读取；“构造函数 ColorProcessor(Image) 引用了缺少的类型 Image”。谁能向我指出我错过了什么或不认识什么。任何帮助都感激不尽。

我一直在重建 ImageJ 库，使其与 android 兼容。我被困在 PixelGrabber 中的一个构造函数上。请记住，我已经重建了 ImageJ 和 awt 库，以便它使用 Bitmap。

我的类 ColorProcessor 构造函数

从 PixelGrabber 类创建一个对象。这是它的构造函数。

getSource() 下有一条红线。此代码是为 JRE 设计的，因此此 getSource 指的是 java.awt.Image 抽象类。有谁知道我可以用什么替换 img.getSource ？任何帮助将非常感激。

我正在从文件夹“c1”访问 10 个图像，并且我有查询图像。我已经实现了在单元格数组中加载图像的代码，然后我正在计算查询图像和文件夹“c1”中的每个图像之间的直方图交集。现在我想绘制精确召回曲线，但我不确定如何使用从直方图交点获得的数据编写代码来获取“精确召回曲线”。我的代码：

到目前为止，我已经能够在 CBIR 系统中绘制灰度图像的 Precision-Recall 图。但是，我想知道如何对 RGB 图像执行相同的过程。

我的代码：

为了进行 CBIR，我正在计算两张图片的匹配值。下面是我的代码。我们可以看到这个函数的输入是两个图像的名称，输出是匹配值。我有一个名为“2.jpg”的图像作为我的查询图像，我总共有 10 个图像，名称为“1.jpg”到“10.jpg”。我需要获取 10 个带有“2.jpg”的图像中任何图像的匹配值。那么如何进行循环并使用以下函数获取 10 个值并将它们保存在数组中？我不想在函数中手动更改图片的名称，更重要的是，如何将10个匹配值保存在一个数组中？提前致谢！

我有一个庞大的图像数据库。我想从中进行基于内容的图像检索。现在现有的图像处理算法需要花费时间在数据库中的大量图像之间进行搜索和匹配。

所以我首先想从数据库中检索一小部分图像。我不能使用现有的图像处理算法来做到这一点，因为这需要时间。

现在我想知道是否有一些基本算法可以告诉我图像是否可以在非常短的时间内匹配，这样我就可以只提取一千张图像的一小部分来检索从数据库。我可能正在考虑编写一个基于直方图的小型算法，但如果有类似的东西可用，它会节省很多时间。