图像检索与袋子的视觉词
您可以使用计算机Vision Toolbox™功能以映像搜索，也称为基于内容的图像检索（CBIR）系统。CBIR系统用于从类似于查询图像的图像集合检索图像。这些类型的系统的应用可以在许多领域找到，例如基于网络的产品搜索，监视和视觉地位识别。首先，系统搜索一个图像的集合来查找视觉上类似于查询图像的图像。
检索系统使用一袋视觉单词，图像描述符集合，以表示您的数据集。图像被索引以创建视觉单词的映射。该索引将每个视觉单词映射到图像集中的出现。查询图像与索引之间的比较提供了与查询图像最相似的图像。通过使用CBIR系统工作流程，您可以评估已知一组图像搜索结果的准确性。
检索系统工作流程
创建表示检索图像功能的图像集。采用
imageageAtastore.存储图像数据。使用大量代表对象的各种视点的图像。大量和多样化的图像有助于培训袋子的视觉词语并提高图像搜索的准确性。功能类型。这
IndexImages.使用加速的鲁棒功能（SURF）创建一袋视觉单词。对于其他类型的功能，您可以使用自定义提取器，然后使用Bagoffeature创建一袋视觉单词。看看使用自定义功能创建搜索索引例子。你可以使用原件
IMGSET.或培训集的不同图像集合。要使用不同的集合，请在创建图像索引之前创建一袋视觉单词，使用Bagoffeature功能。使用相同一组图像的优点是视觉词汇量身定制到搜索集。这种方法的缺点是检索系统必须relearn用于在巨大不同的图像集上使用的视觉词汇。使用独立的集合，视觉词汇表更好地能够处理将新图像的添加到搜索索引中。索引图像。这
IndexImages.函数创建一个搜索索引，将视觉单词映射到图像集合中的出现。使用独立或子集集合创建袋式视觉单词时，包括包作为一个输入论点IndexImages.。如果您不创建一个独立的视觉单词，则该功能基于整个函数创建袋子IMGSET.输入集合。您可以使用该图像直接添加和删除图像索引的图像addImages.和删除贴变方法。搜索数据设置为类似图像。使用
redrieximages.用于搜索类似于查询图像的图像的图像集。使用NumroSults.属性来控制结果数量。例如，要返回前10个类似图像，请设置ROI.属性要使用查询图像的较小区域。较小的区域可用于在要搜索的图像中隔离特定对象。
评估图像检索
使用evaluateMageretrieval.使用具有已知结果集的查询图像来评估图像检索的功能。如果结果不是您所期望的，则可以通过袋子的视觉单词修改或增强图像功能。检查检索到的功能的类型。用于检索的功能类型取决于集合中的图像类型。例如，如果您正在搜索由场景组成的图像集合，例如海滩，城市或高速公路，请使用全局图像功能。全局图像特征，例如颜色直方图，捕获整个场景的关键元素。要在图像集合中查找特定对象，请使用围绕对象键盘附近提取的本地图像功能。
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