基于OpenCV的图像检索系统。使用VC6.0集成开发环境初步实现了基于图片轮廓和图片颜色直方图的图像检索系统；对于给定的例子图像，系统搜索指定目录并根据与例子图像的颜色直方图或轮廓相似性程度数值按升序排列相符合的图像。
**基于OpenCV的图像检索系统**
图像检索系统是一种能够通过图像内容进行搜索的技术，它不再依赖于传统的基于关键词或元数据的检索方式。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个强大的计算机视觉库，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。在这个基于OpenCV的图像检索系统中，我们关注的是通过图片的轮廓特性和颜色直方图来识别和匹配图像。
**1. 图像检索的基本原理**
基于内容的图像检索（CBIR，Content-Based Image Retrieval）是通过比较图像的视觉特征，如颜色、纹理、形状等，来寻找与查询图像相似的图像。在这个系统中，主要使用了两种特征：颜色直方图和轮廓。
**2. 颜色直方图**
颜色直方图是一种统计图像颜色分布的方法，它可以量化图像中的颜色信息。每张图像都有一个独特的颜色分布，通过计算和比较颜色直方图，我们可以度量两张图像之间的颜色相似度。在OpenCV中，可以使用`calcHist()`函数来计算图像的颜色直方图，然后使用`compareHist()`函数进行直方图的比较。
**3. 轮廓检测**
轮廓是图像中物体边界的表现，它们包含了物体形状的信息。在OpenCV中，可以通过`findContours()`函数来检测和提取图像的轮廓。轮廓信息可以用于形状分析和形状匹配，帮助识别具有类似形状的图像。
**4. VC6.0与OpenCV的集成**
Visual C++ 6.0（VC6.0）是一个常用的C++开发环境，虽然较旧，但仍然可以用于编写OpenCV程序。在VC6.0中配置OpenCV库需要设置包含目录、库目录和链接器选项，确保编译器能找到OpenCV的头文件和库文件。
**5. 系统实现步骤**
- **需求分析**：确定系统的功能需求，如用户界面、图像上传、检索等。
- **设计**：设计系统的架构，包括输入/输出接口、数据结构和算法选择。
- **编码**：使用VC6.0和OpenCV库编写程序，实现颜色直方图计算、轮廓检测以及相似性度量等功能。
- **测试**：对系统进行单元测试和整体测试，确保其正确性和性能。
- **优化**：根据测试结果调整算法和代码，提高检索速度和准确度。
**6. 开发过程**
开发过程中，学生张磊在导师彭天强的指导下，进行了文献调研、需求分析、详细设计和编程实现等工作。他还需撰写论文，阐述系统的设计思路、实现方法和实验结果，展示自己的研究工作。
**7. 学术规范**
在学术活动中，论文作者需要遵守版权规定，提交论文的印刷本和电子版，并同意学校保存和使用这些论文。此外，论文必须是原创的，不得包含抄袭内容，所有引用都应明确标注。
基于OpenCV的图像检索系统通过利用颜色直方图和轮廓特征，为用户提供了一种直观且有效的图像搜索方式。在实际应用中，这种技术可以应用于数字图像库管理、监控视频分析、智能安全系统等多个领域。
