在我上一个仓库imdb_framework里有对这个项目的英文说明，不过很迷的是，作者使用的IDE应该是Qt creator，本仓库则将项目代码拆解出来移植至MSVS，方便随后的实验。
所有代码均fork自mathiaseitz's imdb_framework，并在此基础上进行了修改，使之能够符合自己的实验要求。
本项目应出自学术论文"Sketch-Based Shape Retrieval" - SIGGRAPH 2012 与之前的 "Sketch-based image retrieval: benchmark and bag-of-features descriptors" - IEEE T VIS COMPUT GR 2011。前者是关于图形轮廓检索的，使用的特征是由作者Mathias Eitz等人提出的Gabor滤波改进算法GALIF，而后者是关于图像检索的，使用的特征是由作者Mathias Eitz等人提出的HOG改进算法SHOG（当然还有shape-context、shape-context的改进算法作为对比），并引入BoF检索框架（我是这么称呼的），降低了图像特征的复杂度，加快了图像匹配速度。这两篇文章的创新性（经典性），使得后续研究都承接着这两篇文章的思路。
上述两篇文章均是通过手绘草图进行检索，这就不得不提到基于手绘草图的图像检索(SBIR, Sketch-Based Image Retrieval)这个研究方向，我实际上写了篇关于SBIR的综述，日后发到博客上吧。
- 图像特征
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GALIF: Gabor local line-based feature
记得有篇博文对GALIF特征进行了详细说明的，很可惜现在找不到了。
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SHOG: Sketched feature lines in the Histogram of Oriented Gradients
一种改进的HOG特征描述子，它在图像边缘处提取HOG特征，因此命名为SHOG。
- 检索方式
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BoF: Bag of Features
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Linear search
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boost lib
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opencv 2.x
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Qt lib
本项目使用的是boost 1.65.1、opencv 2.4.13、Qt 5，IDE是MSVS 15 x64。各位可以参照./resource/sbir.props，在MSVS中配置的时候，也可以导入这个.props配置文件，这样就可以方便更改、复用相同配置了。
前文提到，我是将原始项目拆解成了多个模块，此举方便修改原始代码，现将拆解的各模块所对应的文件夹结构说明如下，表格顺序即是程序处理顺序，执行顺序不可发生变化，并且顺带简单介绍模块功能，详细说明则请点击对应链接查看。
| 序号 | 文件夹名 | 功能说明 | 链接 |
|---|---|---|---|
| 1 | generate_filelist | 生成图像绝对路径索引 | 🔍 |
| 2 | compute_descriptors | 提取图像特征 | 🔍 |
| 3 | compute_vocabulary | 特征聚类，产生视觉词汇 | 🔍 |
| 4 | compute_histvw | 由视觉词汇产生视觉词汇表 | 🔍 |
| 5 | compute_index | 生成TF-IDF权重 | 🔍 |
| 6 | image_search | 图像检索 | 🔍 |
| 7 | image_search_featureExtracted | image_search的修改版本，输入为检索序列特征 | 🔍 |