基于CNN的图像搜索demo

基于CNN的图像搜索demo ，基于python实现，可以在web上查看实现效果

% 下面mAP的具体计算过程请参阅：http://yongyuan.name/blog/evaluation-of-information-retrieval.html

clear;clear all;
addpath（‘./database/‘）;

queryFile = ‘./queryImgs.txt‘;
classesFile = ‘./databaseClasses.txt‘;
load feat4096Norml.mat

N = 9; % 如果用于论文中，把这个值设为你所用数据库的大小

fid = fopen（queryFile‘rt‘）;
queryImgs = textscan（fid ‘%s‘）;
fclose（fid）;

fid = fopen（classesFile‘rt‘）;
classesAndNum = textscan（fid ‘%s %d‘）;
fclose（fid）;

for i = 1:length（classesAndNum{1 1}）
    classes{i1} = classesAndNum{1 1}{i1}（1:3）;
end

[numImgd] = size（feat_norm）;
querysNum = length（queryImgs{1 1}）;

ap = zeros（querysNum1）;

for i =1:querysNum
    queryName = queryImgs{1 1}{i 1};
    queryClass = queryName（1:3）;
    
    [rowcol]=ind2sub（size（imgNamList）strmatch（queryNameimgNamList‘exact‘））;
    queryFeat = feat_norm（row :）;
    
    [row1col1]=ind2sub（size（classesAndNum{1 1}）strmatch（queryClassclasses‘exact‘））;
    queryClassNum = double（classesAndNum{1 2}（row11））;
    
    %dist = distMat（queryFeatfeat_norm）;
    %dist = dist‘;
    %[~ rank] = sort（dist ‘ascend‘）;
    
    dist = zeros（numImg 1）;
    for j = 1:numImg
        VecTemp = feat_norm（j :）;
        dist（j） = queryFeat*VecTemp‘;
    end
    [~ rank] = sort（dist ‘descend‘）;
    
    similarTerm = 0;
    
    precision = zeros（N1）;
    
    for k = 1:N
        topkClass = imgNamList{rank（k 1） 1}（1:3）;        
        if strcmp（queryClasstopkClass）==1;
            similarTerm = similarTerm+1;
            precision（k1） = similarTerm/k;
        end
    end
    
    
    for k = 1:N
        topkClass = imgNamList{rank（k 1） 1}（1:3）; 
        % use for configure
        subplot（43k）;
        im = imread（imgNamList{rank（k 1） 1}）;
        imshow（im）;
    end
    

    ap（i1） = sum（precision）/queryClassNum;
    
    fprintf（‘%s ap is %f \n‘queryNameap（i1））;
    
end

mAP = sum（ap）/querysNum;
fprintf（‘mAP is %f \n‘mAP）;

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2018-06-29 14:23  CNNImageSearch\
     文件           6  2017-10-07 10:56  CNNImageSearch\.gitignore
     文件        5048  2017-10-07 10:56  CNNImageSearch\README.md
     文件        1982  2017-10-07 10:56  CNNImageSearch\compute_MAP.m
     目录           0  2018-06-29 14:23  CNNImageSearch\database\
     文件       25120  2017-10-07 10:56  CNNImageSearch\database\001_accordion_image_0001.jpg
     文件       18640  2017-10-07 10:56  CNNImageSearch\database\001_accordion_image_0002.jpg
     文件       25284  2017-10-07 10:56  CNNImageSearch\database\001_accordion_image_0003.jpg
     文件        4945  2017-10-07 10:56  CNNImageSearch\database\002_anchor_image_0001.jpg
     文件       12210  2017-10-07 10:56  CNNImageSearch\database\002_anchor_image_0002.jpg
     文件       23032  2017-10-07 10:56  CNNImageSearch\database\002_anchor_image_0003.jpg
     文件       10067  2017-10-07 10:56  CNNImageSearch\database\003_ant_image_0001.jpg
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     文件       22111  2017-10-07 10:56  CNNImageSearch\database\003_ant_image_0003.jpg
     文件        8173  2017-10-07 10:56  CNNImageSearch\database\1982.jpg
     文件          39  2017-10-07 10:56  CNNImageSearch\databaseClasses.txt
     目录           0  2018-06-29 14:23  CNNImageSearch\databaseClassified\
     目录           0  2018-06-29 14:23  CNNImageSearch\databaseClassified\accordion\
     文件       25120  2017-10-07 10:56  CNNImageSearch\databaseClassified\accordion\image_0001.jpg
     文件       18640  2017-10-07 10:56  CNNImageSearch\databaseClassified\accordion\image_0002.jpg
     文件       25284  2017-10-07 10:56  CNNImageSearch\databaseClassified\accordion\image_0003.jpg
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     文件        4945  2017-10-07 10:56  CNNImageSearch\databaseClassified\anchor\image_0001.jpg
     文件       12210  2017-10-07 10:56  CNNImageSearch\databaseClassified\anchor\image_0002.jpg
     文件       23032  2017-10-07 10:56  CNNImageSearch\databaseClassified\anchor\image_0003.jpg
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     文件        1964  2017-10-07 10:56  CNNImageSearch\extractCNN.m
     目录           0  2018-06-29 14:23  CNNImageSearch\matconvnet-1.0-beta18\
............此处省略342个文件信息