在计算机视觉领域,图像检索是一项重要任务,其目的是通过比较图像特征来找到相似的图像。本项目利用Java编程语言结合OpenCV库,实现了基于Bag of Visual Words(BOF)的图像检索算法。BOF方法将图像转换为固定长度向量,借鉴了自然语言处理中的“bag-of-words”模型,适用于大规模图像数据库的快速检索。项目中采用SIFT算法提取尺度不变且方向稳定的局部特征,并利用KMeans算法对特征进行聚类生成视觉词汇表。通过构建BoF模型,将图像表示为特征向量,实现了不同图像间的直接比较。最终,使用余弦相似度计算查询图像与数据集内图像的相似性,以实现高效的图像检索。
Java与OpenCV实现基于BOF的图像检索算法
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