Lire使用实例：创建索引搜索相似图片

在使用Lire实现图片检索功能比较简单，主要分为两步，第一步创建索引，第二步索引检索

一、创建索引

创建索引主要是使用DocumentBuilderFactory 创建 DocumentBuilder，例如DocumentBuilderFactory.getCEDDDocumentBuilder().
将图片加入索引index 需要以下2步：
使用 DocumentBuilder 创建Document：builder.createDocument(FileInputStream, String).（第一个参数是图片文件）
将document 加入 index.

Document就是lucene中的文档，它建立的文档包含了图像的某个特征和图像的标识字符串两个Field。通过调用createDocument就能返回每个图像对应特征和标识的文档，用lucene的IndexWriter就能将它写入索引文件。

LIRE支持很多种的特征值。具体可以看 DocumentBuilderFactory 类的源代码。也可以使用 ChainedDocumentBuilder 同时使用多种特征值。

创建索引的方法如下代码所示

/*** Simple index creation with Lire** @author Mathias Lux, mathias@juggle.at*/
public class Indexer {public static void main(String[] args) throws IOException {// Checking if arg[0] is there and if it is a directory.boolean passed = false;if (args.length > 0) {File f = new File(args[0]);System.out.println("Indexing images in " + args[0]);if (f.exists() && f.isDirectory()) passed = true;}if (!passed) {System.out.println("No directory given as first argument.");System.out.println("Run \"Indexer <directory>\" to index files of a directory.");System.exit(1);}// Getting all images from a directory and its sub directories.ArrayList<String> images = FileUtils.getAllImages(new File(args[0]), true);// Creating a CEDD document builder and indexing al files.DocumentBuilder builder = DocumentBuilderFactory.getCEDDDocumentBuilder();// Creating an Lucene IndexWriterIndexWriterConfig conf = new IndexWriterConfig(LuceneUtils.LUCENE_VERSION,new WhitespaceAnalyzer(LuceneUtils.LUCENE_VERSION));IndexWriter iw = new IndexWriter(FSDirectory.open(new File("index")), conf);// Iterating through images building the low level featuresfor (Iterator<String> it = images.iterator(); it.hasNext(); ) {String imageFilePath = it.next();System.out.println("Indexing " + imageFilePath);try {BufferedImage img = ImageIO.read(new FileInputStream(imageFilePath));Document document = builder.createDocument(img, imageFilePath);iw.addDocument(document);} catch (Exception e) {System.err.println("Error reading image or indexing it.");e.printStackTrace();}}// closing the IndexWriteriw.close();System.out.println("Finished indexing.");}
}

二、索引检索

检索用的接口类ImageSearcherFactory实现检索功能，提供了很多的检索方式，其中常用的createDefaultSearcher。Searcher搜索结果返回的是ImageSearchHits，它就是ArrayList results结果集，根据图片的相似度由高到低的一个集合。

    /** * Simple image retrieval with Lire * @author Mathias Lux, mathias <at> juggle <dot> at */  public class Searcher {  public static void main(String[] args) throws IOException {  // Checking if arg[0] is there and if it is an image.  BufferedImage img = null;  boolean passed = false;  if (args.length > 0) {  File f = new File(args[0]);  if (f.exists()) {  try {  img = ImageIO.read(f);  passed = true;  } catch (IOException e) {  e.printStackTrace();    }  }  }  if (!passed) {  System.out.println("No image given as first argument.");  System.out.println("Run \"Searcher <query image>\" to search for <query image>.");  System.exit(1);  }  IndexReader ir = DirectoryReader.open(FSDirectory.open(new File("index")));  ImageSearcher searcher = ImageSearcherFactory.createCEDDImageSearcher(10);  ImageSearchHits hits = searcher.search(img, ir);  for (int i = 0; i < hits.length(); i++) {  String fileName = hits.doc(i).getValues(DocumentBuilder.FIELD_NAME_IDENTIFIER)[0];  System.out.println(hits.score(i) + ": \t" + fileName);  }  }  }

三、使用实例
新建一个web project，工程名为LireDemo，项目结构如图所示；

TestImageSearch.java

package com.lire.demo;import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;import javax.imageio.ImageIO;import net.semanticmetadata.lire.DocumentBuilder;
import net.semanticmetadata.lire.DocumentBuilderFactory;
import net.semanticmetadata.lire.ImageDuplicates;
import net.semanticmetadata.lire.ImageSearchHits;
import net.semanticmetadata.lire.ImageSearcher;
import net.semanticmetadata.lire.ImageSearcherFactory;import org.apache.lucene.analysis.SimpleAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.index.IndexReader;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;
import org.apache.lucene.util.Version;public class TestImageSearch {private static String INDEX_PATH = "F:\\LireImageSearch\\index";// 索引文件存放路径private static String INDEX_FILE_PATH = "F:\\LireImageSearch\\images"; //要索引的图片文件目录private static String SEARCH_FILE = "F:\\LireImageSearch\\testImg\\1000.jpg";//用于搜索的图片public void createIndex() throws Exception {//创建一个合适的文件生成器，Lire针对图像的多种属性有不同的生成器DocumentBuilder db = DocumentBuilderFactory.getCEDDDocumentBuilder();IndexWriterConfig iwc = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_33, new SimpleAnalyzer(Version.LUCENE_33));IndexWriter iw = new IndexWriter(FSDirectory.open(new File(INDEX_PATH)), iwc);File parent = new File(INDEX_FILE_PATH);for (File f : parent.listFiles()) {// 创建Lucene索引Document doc = db.createDocument(new FileInputStream(f), f.getName());// 将文件加入索引iw.addDocument(doc);}iw.optimize();iw.close();}public void searchSimilar() throws Exception {IndexReader ir = IndexReader.open(FSDirectory.open(new File(INDEX_PATH)));//打开索引ImageSearcher is = ImageSearcherFactory.createDefaultSearcher();//创建一个图片搜索器FileInputStream fis = new FileInputStream(SEARCH_FILE);//搜索图片源BufferedImage bi = ImageIO.read(fis);ImageSearchHits ish = is.search(bi, ir);//根据上面提供的图片搜索相似的图片for (int i = 0; i < 10; i++) {//显示前10条记录（根据匹配度排序）System.out.println(ish.score(i) + ": " + ish.doc(i).getFieldable(DocumentBuilder.FIELD_NAME_IDENTIFIER).stringValue());}}//测试前先将包含重复图片的文件进行索引public void searchDuplicates() throws Exception {IndexReader ir = IndexReader.open(FSDirectory.open(new File(INDEX_PATH)));ImageSearcher is = ImageSearcherFactory.createDefaultSearcher();ImageDuplicates id = is.findDuplicates(ir);//查找重复的图片，如果没有，则返回nullfor (int i = 0; id != null && i < id.length(); i++) {System.out.println(id.getDuplicate(i).toString());}}/*** @param args*/public static void main(String[] args) {// TODO Auto-generated method stubTestImageSearch ts = new TestImageSearch();try {ts.createIndex();} catch (Exception e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}try {ts.searchSimilar();} catch (Exception e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}}}

测试结果

源码下载：http://download.csdn.net/detail/davebobo/9657211

Lire使用实例：创建索引搜索相似图片相关推荐

lucene全文搜索之三：生成索引字段，创建索引文档（给索引字段加权）基于lucene5.5.3...
前言:上一章中我们已经实现了索引器的创建,但是我们没有索引文档,本章将会讲解如何生成字段.创建索引文档,给字段加权以及保存文档到索引器目录 luncene5.5.3集合jar包下载地址:http:// ...
c mysql创建索引,如何创建mysql索引
索引是一种特殊的文件(innodb数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针. 注: [1]索引不是万能的! 索引可以加快数据检索操作,但会使数据修改操作变慢.每修 ...
mysql 创建索引失败_mysql创建多列索引及优化 - 没有所谓的失败！除非你不再尝试！ - PHPChina ......
什么是索引? 索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录,所有MySQL索引都以B-树的形式保存.如果没有索引,执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录,直至找到符合要求的记录.表里面 ...
创建表的时候创建索引
创建索引是指在某个表的一列或多列上建立一个索引,以便提高对表的访问速度.创建索引有3种方式,这3种方式分别是创建表的时候创建索引.在已经存在的表上创建索引和使用ALTER TABLE语句来创建索引.本 ...
LIRE的使用：创建索引
LIRE(Lucene Image REtrieval)提供一种的简单方式来创建基于图像特性的Lucene索引.利用该索引就能够构建一个基于内容的图像检索(content- based image r ...
利用Lucene.net搭建站内搜索(3)---创建索引
Lucene.net提供了很全面的数据搜索操作,你可以利用Lucene.net检索磁盘中的文件,网页,数据库中的数据,但是前提是预先对数据创建索引. Lucene索引过程分为三个主要的操作阶段:将数据 ...
Lucene+Tika 文件索引的创建与搜索
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 使用Lucene+Tika进行文件索引的创建与查询,在Windows环境下测试没问题,可以解析各种文件(Tika支持的),另外 ...
OpenCV FLANN在数据集中搜索查询图片的实例(附完整代码)
OpenCV FLANN在数据集中搜索查询图片的实例 OpenCV FLANN在数据集中搜索查询图片的实例 OpenCV FLANN在数据集中搜索查询图片的实例 #include <iostre ...
Elasticsearch：使用最新的 Python client 8.0 来创建索引并搜索
随着 Elastic Stack 8.0 的推出,Elastic 也推出了最新的 python client 8.0 安装包.这是 Elasticsearch 的官方低级 Python 客户端. 它的 ...

Lire使用实例：创建索引搜索相似图片

Lire使用实例：创建索引搜索相似图片相关推荐

最新文章

热门文章

Lire使用实例：创建索引 搜索相似图片

Lire使用实例：创建索引 搜索相似图片相关推荐

最新文章

热门文章

Lire使用实例：创建索引搜索相似图片

Lire使用实例：创建索引搜索相似图片相关推荐