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基于颜色矩特征的图像检索：首先RGB颜色空间转换到HSV颜色空间；针对HSV三个分量计算颜色矩作为图像的内容特征；计算查询图像与图像库中每幅图像的相似距离，排序后给出检索结果。-Moment features based on color image retrieval : First RGB color space conversion to HSV color space; Three weight against HSV color calculated moments as images
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针对多椭圆检测问题提出了一种快速随机检测算法。该算法利用在图像中随机采样到的一个边缘点和
局部搜索到的两个边缘点以及这三个点的邻域信息确定候选椭圆,再将候选椭圆变换为对应圆,通过确认真圆来确
认真椭圆。在确定候选椭圆时,最大限度地减少随机采样点数‰ 剔除更多的非椭圆点,降低了无效采样,减少了无效
计算。数值实验结果表明:该算法具有良好的鲁棒性,其检测速度比同类算法快-Ellipse detection problem for many a fast random detect
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文是一种基于灰度共生矩阵的图像相似性检索算法，首先将图像分成互不重叠的子图像块，根据子图像
块中像素间灰度差别重新设置每个像素的灰度值为0或l，然后将整个图像重新划分成子块，对子块编码，最后借
助共生矩阵提取的不同方向的特征值来检索图像的相似性。实验结果表明本文算法对图像相似性的检索比传统
方法GLCM、CCM更有效，且检索效率较高，更重要的是此算法还可以反应不同方向上图像的相似度。-Man is an image based on gray level co-occurrence
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基于内容（颜色）的图像检索，用VC++实现算法——欧氏距离，可以在指定的目录下搜索相似的图案，旗帜，冬景等，是图像检索的最简单的模型，感兴趣的可以下载看看。-Content-based (color) image retrieval, using VC++ algorithm- Euclidean distance, you can search the directory specified similar pattern, flags, winter landscape, are the s
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针对现有基于灰度级相似的图像拼接方法的缺点，提出了一种图像自动拼接的快速算法。该算法综合考虑了图像拼接的精度和速度，在基准特征块的提取上，采用简单的边缘信息阈值法，实现了基准块的自主选取，提高了图像拼接的精度；在块搜索上，采用金字塔式分层搜索策略，提高了图像拼接的速度。实验证明，该算法扩展了传统拼接算法的适用范围，具有较好的性能.-Based on gray-scale for the existing image mosaic method similar shortcomings, we p
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基于灰度共生矩阵及颜色分布的相似性检索，文件中有特征提取函数、相似计算函数及GUI，拿来即可应用-Based on GLCM and color distribution similarity search, feature extraction function in the file, similar to the calculation of the function and GUI, the application can be used
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相似图片搜索.关键技术："感知哈希算法"（Perceptual hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个"指纹"（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹。结果越接近，就说明图片越相似。
-Similar image search. Key technologies: perception of the hash algorithm (the Perceptual hash algorithm), it is the role of each image t
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利用LSH算法在图片数据库中搜索与目标图片最相似的图片.hash思想在图像检索种的应用。-LSH picture database using the search algorithm with the target image most similar images. Hash kind of thinking in image retrieval applications.
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利用LSH算法在图片数据库中搜索与目标图片最相似的图片。-LSH picture database using the search algorithm with the target image most similar images.
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Image retri techniques are useful in many image-processing applications. Content-based image retri systems work with whole images and searching is based on comparison of the query. General techniques for image retri are color, texture and shape. Thes
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人脸搜索简单实现，使用主成分分析算法(PCA)，依赖opencv，对若干张人脸图片进行PCA降维处理，然后将输入人脸图片与降维后的数据做比较，根据权重输出结果，权重越大则人脸越相似-Simple face search, using the principal component analysis (PCA) algorithm, opencv, for a number of face images for PCA dimension reduction, and then the input
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缘检测算子进行边缘检测；其次，利用Hu的7个不变矩作为形状特征向量；再次，进行图像的相识度匹配；最后在图像库中检索出最相近的Top10图像序列作为检索结果。-Edge detection operator edge detection Secondly, Hu' s seven moment invariants as the shape feature vector Again, a acquaintance of the image matching and finally in
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基于内容的图像检索，能搜索相似图像。基于颜色，形状和纹理的图像检索。(Content based image retrieval can search similar images. Image retrieval based on color, shape and texture.)
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