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lostmarble/product-quantization

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product quantization


This project contains all the tools to find stable points in a picture. Additionally, it can also be used as an picture search engine.

The project mainly impletes the algorithm introduced by:

"Product quantization for nearest neighbor search" Hervé Jégou, Matthijs Douze and Cordelia Schmid, 2011 TPAMI.

and also use a library(yael) from their project, all rights own to them.

Commands:

1.提取特征 使用命令:extracter picture_dir feature_dir 其中picture_dir是图片存放的文件夹,默认该文件夹只存在图片文件, feature_dir 是特征存放的文件夹,提取特征前需要清空其中的文件。 对于图片数据库和查询的图片要分别提取特征

2.训练 使用命令:pqtrain base_pic_feature_dir 程序输出为model.dat, database.dat

3.查询 使用命令:pqsearch query_pic_feature_dir/query_pic_feature_list_file 参数可以是查询图片库特征文件夹或者查询图片特征文列表, 程序加载model.dat和database.dat,进行查询 第一次查询会在图片库特征文件夹中生成summery.txt文件,如果 图片库特征文件夹有改动,需要先删除这个文件。 查询的结果存放在当前目录下的search_rslt[thread_id].txt

4.稳定点过滤 使用命令:stablizer search_result.txt stablize_result.txt search_result.txt是查询所得的结果文件, stablize_result.txt是稳定点过滤后的结果文件

5.过滤后查询  使用命令:filter stablize_result.txt out_put_dir stablize_result.txt是查询所得的结果文件, out_put_dir是新的特征文件存放的目录 将过滤后的特征重新保存在一个新文件中

Log:

2012年 12月 04日 星期二 22:03:53 CST 查询与训练分离开,这样训练的模型是通用的,但数据集需要据此建立索引 对于无法一次加载到内存的数据集,可以分开,一部分用来训练模型,另外一部分 可以通过模型与训练集融合,这样数据集的索引就完整了。

2012年 12月 23日 星期日 17:25:46 CST 添加新工具filter,用来对稳定点进行过滤

Notes:

  1. centroid file format struct { int coarse_k; float* centroids;/* coarse_kFEATURE_LEN/ }
  2. all feature file name should end with "_ftr"
  3. to run stablizer, make with "install" so that configure file is present in the build dir
  4. draw command will draw the stable point with color (255,0,255),unstable points with color (0,255,0)

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