计算机视觉BOF算法

Bag of features算法原理

Bag of features，简称Bof，中文翻译为“词袋”，是一种用于图像或视频检索的技术。而检索就要进行比对。两幅不同的图像如何比对，比对什么，这就需要提炼出每幅图像中精练的东西出来进行比较。

1、Bag of features算法基础流程
1、收集图片，对图像进行sift特征提取。

2、从每类图像中提取视觉词汇，将所有的视觉词汇集合在一起。
3、利用K-Means算法构造单词表。
K-Means算法是一种基于样本间相似性度量的间接聚类方法，此算法以K为参数，把N个对象分为K个簇，以使簇内具有较高的相似度，而簇间相似度较低。SIFT提取的视觉词汇向量之间根据距离的远近，可以利用K-Means算法将词义相近的词汇合并，作为单词表中的基础词汇，假定我们将K设为3，那么单词表的构造过程如下：

4、针对输入的特征集，根据视觉词典进行量化，把输入图像转化成视觉单词的频率直方图。

5、构造特征到图像的倒排表，通过倒排表快速索引相关图像。
6、根据索引结果进行直方图匹配。

补充：K-means算法
K-means算法简介
k-means算法是一种聚类算法，所谓聚类，即根据相似性原则，将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇，将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇。聚类与分类最大的区别在于，聚类过程为无监督过程，即待处理数据对象没有任何先验知识，而分类过程为有监督过程，即存在有先验知识的训练数据集。

k-means算法中的k代表类簇个数，means代表类簇内数据对象的均值（这种均值是一种对类簇中心的描述），因此，k-means算法又称为k-均值算法。k-means算法是一种基于划分的聚类算法，以距离作为数据对象间相似性度量的标准，即数据对象间的距离越小，则它们的相似性越高，则它们越有可能在同一个类簇。数据对象间距离的计算有很多种，k-means算法通常采用欧氏距离来计算数据对象间的距离。

K-means算法基本步骤
k-means算法基本步骤

(1)从数据中选择k个对象作为初始聚类中心；

(2)计算每个聚类对象到聚类中心的距离来划分；

(3)再次计算每个聚类中心；

(4)计算标准测度函数，之道达到最大迭代次数，则停止，否则，继续操作。

实验代码实现

100张图片的数据集：

代码实现
1.创建视觉单词词汇，首先需要提取特征描述子，使用SIFT特征描述子，得到每幅图像提取的描述子，并将每幅图像的描述子保存在一个文件中,同时生成数据文件vocabulary.pkl：

# -*- coding: utf-8 -*-
import pickle
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('C:\Users\pc\Desktop\testpc\')
nbr_images = len(imlist)
#获取特征列表
featlist = [imlist[i][:-3]+'sift' for i in range