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（毕业设计）.zip

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 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