MATLAB图像哈希代码示例,利用Caffe在ImageNet数据集上进行图像内容检索。最初称为“ ImageNetRetrieval”,这是高级数据结构课程的一部分。README.md文件详细列出了存储库中的文件,并包含运行代码所需的指南。我们的工作文档提供了更多详细信息。需要MATLAB 2015a或更高版本,以及带GNU工具链的Ubuntu 14.04或更高版本的Python 2.7解释器,或其他*nix环境。
MATLAB图像哈希在ImageNet数据集上使用Caffe进行图像内容检索的代码示例
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运行示例时,使用Octave或Matlab(建议使用Matlab分支),在相应目录中运行main.m,将生成图形并显示测试结果。成功率应在81.25%左右,指示测试数据集的运行情况。
数据处理
加载的数据经过边缘检测处理,使用dc_edges.m方法对结果进行优化。以下是示例代码的核心逻辑:1. 读取训练数据并进行矩阵化处理。2. 对图像进行边缘检测以提取特征。3. 使用SVD分解数据以进行LDA分析。
查看代码以了解详细实现,并欢迎提出改进建议!
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