基于Django框架实现的图像相似性搜索网页应用项目源码+数据库,上传图片到网站,基于预训练的 VGG16 模型提取图像特征
2023-12-18 13:39:44
项目描述
一个基于Django框架实现的图像相似性搜索网页应用。用户可以通过上传图片到网站,然后该项目会基于预训练的 VGG16 模型提取图像特征,并利用已有图库中的图像特征与上传图片的特征进行比较,计算相似度并呈现给用户。
项目运行效果截图
功能
- 用户可以通过上传图片查询相似图片
- 实现根据预训练的VGG16模型提取图像特征
- 利用Faiss库创建索引来加速相似图像查询过程
- 支持批量处理图像,创建特征向量索引用于快速检索相似的图片
依赖
- Django
- Tensorflow
- Faiss
- glob
- numpy
- psutil
使用
- 克隆本项目到您的本地环境
- 安装依赖库
static
目录下的data文件夹现在是zip文档,clone项目后先解压该文档,确保解压后路径为:static/data/data
和static/data/test
- 完成
utils.py
,train.py
和views.py
中的#TODO
代码 - 运行
train.py
生成faiss索引文件
faiss_index_database并把其拷贝到
static/model`文件夹下 - 通过运行
python manage.py runserver
启动Django项目 - 在浏览器中访问
http://localhost:8000
查看网页应用
注意
static
目录下的data文件夹现在是zip文档,clone项目后先解压该文档,确保解压后路径为:static/data/data
和static/data/test
- 确保项目是基于Python的脚本文件
- 提前准备好图像数据集,并使用预训练的VGG16模型进行特征提取
- 使用Faiss库创建索引以加速相似图像查询过程
- 在使用Django框架时,遵从其目录结构和规范
完整代码下载地址:基于Django框架实现的图像相似性搜索网页应用
文章来源:https://blog.csdn.net/shiyunzhe2021/article/details/135058546
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