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基于颜色的图像检索系统的研究的任务书
任务书
一、项目背景
随着信息技术的不断发展，全球数据量不断增长，这意味着需要更有效的方法来管理和搜索数据。图像检索是其中一个重要的组成部分，它允许用户通过添加少量关键字或图像进行图像搜索。相比于关键字搜索，图像搜索是更直接和生动的方式，更能满足人们多样化的需求。基于颜色的图像检索是其中一种方法，它可以更快速地对彩色图像进行检索和匹配，并且可以减少用户搜索时间和提高准确性。本项目是基于颜色的图像检索系统的研究。
二、项目目的与意义
基于颜色的图像检索系统是计算机视觉技术中的重要分支，其主要目的是提高图像搜索的效率和准确度，同时简化搜索过程。通过使用颜色特征和算法，基于颜色的图像检索系统可以有效地搜索和匹配图像，并且可以方便地进行图像库管理。这种方法的快速性和准确性可以提高用户体验并节省时间。正是因为这个原因，基于颜色的图像检索在实际应用中得到了广泛的使用，对于推广和发展图像检索技术有重要的意义。
三、项目技术路线
1.图像采集
本项目中使用的图像采集方式是直接从图像库中获取图像。建议选择一些具有代表性的彩色图像，包括人物、风景、动物等。
2.颜色特征提取
颜色特征是图像检索中非常重要的一部分。本项目中使用的特征提取方法是基于颜色直方图的方法。不仅可以使用RGB色彩空间，还可以使用HSV、LAB等色彩空间，以更准确地描述颜色特征。
3.相似度计算
相似度计算是基于颜色的图像检索系统的核心功能。在本项目中，欧氏距离和余弦相似度是两种常用的方法。此外，可以考虑使用其他相似度计算方法，以提高搜索的准确性。
4.系统界面设计
系统界面是将用户与系统连接的重要枢纽。本项目需要开发一个用户友好的界面，使用户可以方便地进行图像搜索和检索，同时可以查看和管理已保存的图像。
5.系统实现
本项目中的系统实现基于Python编程语言，并使用OpenCV库来处理图像。建议尽可能使用封装好的函数和类来实现系统。
四、任务要求
1.对于图像库中的每张图像，提取其颜色特征，建立图像特征向量库。
2.实现相似度计算方法，并对不同特征向量之间的相似度进行计算。
3.根据用户输入的图像或关键字进行搜索，并返回一组相似的图像。如果没有搜索到匹配的图像，则向用户展示相似度最高的前K张图像。
4.实现一个简单、友好的交互式界面，用户可以使用鼠标或键盘输入，进行图像搜索和检索操作。
5.编写实验报告，并对系统进行测试和分析，并给出具体的改进策略。
五、参考文献
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