项目介绍:

一个简单以图搜图的demo项目,采用vgg16提取特征值,使用Miluvs向量搜索引擎,只有简单几个文件,没有什么技术含量。

项目目录:

-SearchImage#项目

-app#Flask目录

-static#静态资源

-temp#上传图片临时存放目录

-templates#HTML

__init__.py#初始化文件

data.db#数据库

routes.py#请求路由

search_image.py#图片搜索

-search

-model#已经训练的模型

accuracy.py#测试各相识度算法准确率,选用数据集(猫狗大战)

ImageTrain.py#将图片库图片提取特征值放入milvus、sql

vgg16.py#模型训练

manage.py#Flask启动文件

数据集:

** AwA2-data (建议)** 、** pascal VOC 2007 2012**

项目运行准备工作

环境:Flask、PIL、flask_sqlalchemy、pymilvus、numpy、keras、tensorflow

项目运行流程:

一、图片预处理:

准备搜索的图片库

提取图片库全部图片的特征值

将特征值和图片地址持久化(存入数据库)

二、用户上传图片:

将图片保存服务器

提取该图片的特征值

运用欧式距离算法与图片库特征值,进行相似度计算,展示相似度最高的前30张图片

前置条件环境配置完毕、milvus安装完毕且开启。

1.指定vgg.py模型地址

2.ImageTrain.py训练图片,提取特征

3.运行manage.py

项目展示:

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