from PCV.imagesearch import vocabulary from PCV.tools.imtools import get_imlist from PCV.localdescriptors import sift #获取图像列表 # imlist = get_imlist('D:/pythonProjects/ImageRetrieval/first500/') imlist = get_imlist('C:/Users/VIVACIOUS/PycharmProjects/JiSuanJiShiJue/shiyan6/image/') nbr...
def checkFLANN(img): """ 对FLANN进行单应性验证 :param img: 输入图像 """ MIN_MATCH_COUNT = 15 # 小于这个数量则认为两张图像不是同一个对象 img1 = deepcopy(img) img2 = perspectImage(img) # 创建SIFT对象 sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create() kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1,...
importrequests img_path='xxx.png'traceMoe_api="https://trace.moe/api/search"files={"image":('anime.png',open(img_path,'rb'))}res=requests.post(traceMoe_api,files=files) 返回一个json结果,内容如下: 其中docs则包含了可能的结果,其内容如下: 得到这些内容后,就可以下载对应的视频片段: 代码语...
importre#筛选urlimportrequests#请求importos#创建文件夹word =input('请输入要搜索的图片:') url ='https://image.baidu.com/search/acjson?tn=resultjson_com&logid=5853806806594529489&ipn=rj&ct=201326592&is=&fp=result&fr=ala&word={}&queryWord={}&cl=2&lm=-1&ie=utf-8&oe=utf-8&adpicid=&st...
hokaso/exif_searchgithub.com/hokaso/exif_search 这件事起源于某天傍晚,大家都知道同和君是个很爱讲故事的人,当时呢也是想分享一个发生在高中时期特别搞(jin)笑(bao)的事情给朋友听,可惜其中有一个很重要的地方我记不太清楚了,只记得那件事我以前和别人也聊过,还截了图存到硬盘里。没那个情节的话整个...
data=np.genfromtxt('./reverse_image_search/reverse_image_search.csv',delimiter=',',skip_header=1,usecols=[0,1,2],dtype=None)doc_list=[]forrowindata:id_row=str(row[0])image_url=row[1].decode()image_info=row[2].decode()doc_list.append(Document(id=id_row,image_url=image_url,ima...
base_url = 'image.baidu.com/search/' 不同搜索关键字对应的queryWord对应的编码可在上述图片中提到Request URL中找到,同时还需要修改不同关键字get_page对应的headers参数(可参考上述提到图片中的Request Headers),同样可以将图片下载到本地保存。 本地图片_狗 本地图片_美女 从本文中可以学习到如何通过关键字下...
1#-*- coding: utf-8 -*-2importpickle3fromPCV.imagesearchimportvocabulary4fromPCV.tools.imtoolsimportget_imlist5fromPCV.localdescriptorsimportsift67#获取图像列表8imlist = get_imlist('D:/new/feng/')9nbr_images =len(imlist)10#获取特征列表11featlist = [imlist[i][:-3]+'sift'foriinrange...
1 $ python search.py —dataset images —shelve db.shelve —query images/5134e0c2-34d3-40 这一次左边的输入图片是一个摩托车。拿到这张摩托车图片,计算它的图片指纹,然后在指纹数据库中查找该指纹。正如我们在右边看到的,我们也能判断出数据库中有三张图片具有相同指纹。 优化算法 有很多可以优化本算法的...
header html += """ Click an image to search. Random selection of images. """ if query: # query the database and get top images #查询数据库,并获取前面的图像 res = self.src.query(query)[:self.maxres] for dist, ndx in res: imname = self.src.get_filename(ndx) html += ...