基于色彩情感的图像检索系统设计与实现的任务书.docx

基于色彩情感的图像检索系统设计与实现的任务书
任务书
1.0任务概述
本次任务要求设计并实现一个基于色彩情感的图像检索系统。具体要求如下：
1.1系统需包含以下功能：
1.1.1图像上传：用户可以上传自己的图片到系统中进行检索。
1.1.2图像检索：系统根据用户上传的图片进行检索，找出相似度最高的图片。
1.1.3图像推荐：系统会根据用户喜好推荐相似的图片，供用户参考。
1.2色彩情感分类：
系统需对图片进行色彩情感分类。色彩情感包括但不限于喜悦、愤怒、悲伤、惊奇等。分类结果要准确且明确。
1.3相似度计算：
系统需对上传的图片与数据库中的图片进行相似度计算，找出相似度最高的图片。
1.4任务环境：
本次任务环境为Python3.7+，Django2.x+和OpenCV4.x+，数据库使用MySQL或MongoDB。
2.0任务分解
2.1图像上传模块
2.1.1用户上传功能：
用户可以将图片上传到系统中，系统需对上传图片进行格式检查。
2.1.2图像保存：
系统需将上传的图片保存到文件系统或数据库中，并为其生成一个唯一的ID。
2.2色彩情感分类模块
2.2.1特征提取：
为了对图片进行分类，系统需进行图片特征提取，提取出图片中的主要色彩信息。
2.2.2色彩情感分类算法：
系统需选择合适的色彩情感分类算法，对图片进行分类。
2.3相似度计算模块
2.3.1相似度计算算法：
系统需选择合适的相似度计算算法，计算上传图片与数据库中图片的相似度。
2.3.2相似度阈值：
系统根据相似度阈值对计算结果进行过滤，筛选出最符合用户需求的图片。
2.4图像推荐模块
2.4.1根据色彩情感推荐：
系统根据用户上传的图片的色彩情感信息，搜索数据库中与之相似的图片，推荐给用户。
2.4.2根据相似度推荐：
系统根据计算出来的相似度值进行推荐，为用户提供更多选择。
3.0任务进度
3.1第一阶段(3天)：
完成任务概述及任务分解，选择合适的色彩情感分类算法和相似度计算算法。
3.2第二阶段(5天)：
设计并完成图像上传和色彩情感分类模块的实现。
3.3第三阶段(5天)：
实现相似度计算模块并将其与上述模块整合。
3.4第四阶段(3天)：
实现图像推荐模块并进行系统测试。
3.5第五阶段(2天)：
撰写任务报告并准备答辩。
4.0任务要求
4.1代码实现：
系统需运行稳定且能够正确处理所有异常情况。
4.2系统性能：
系统需能够处理大量图片，并能够在合理的时间内完成所有上传和检索操作。
4.3报告撰写：
需撰写详细的任务报告，内容包括但不限于任务概述、实现算法原理、实现细节、系统使用方法等。
4.4答辩：
任务结束后，需参加答辩，演示系统实现和回答相关问题。
5.0成果验收
本次任务完成后，需提交系统代码、文档及报告，系统需能正常运行且能满足任务要求。任务报告需符合学术规范，内容全面、详细、清晰、准确。通过答辩，演示系统实现并回答相关问题，达到设计目标。