LIRE代码剖析1——运行第一个图像检索

lucene是一个开源的强大的索引工具，但是它仅限于文本索引。基于内容的图像检索(CBIR)要求我们利用图像的一些基本特征（如颜色纹理形状以及sift,surf等等）搜索相似的图片，LIRE(Lucene Image Retrieval)是一款基于lucene的图像特征索引工具，它能帮助我们方便的对图像特征建立索引和搜索，作者也在不断加入新的特征供用户使用。如果你熟悉lucene，那么用LIRE提取特征建立索引是非常方便的。LIRE（Lucene Image REtrieval）提供一种的简单方式来创建基于图像特性的Lucene索引。利用该索引就能够构建一个基于内容的图像检索(content- based image retrieval，CBIR)系统，来搜索相似的图像。LIRE使用的特性都取自MPEG-7标准：ScalableColor、ColorLayout、EdgeHistogram。此外该类库还提供一个搜索该索引的方法。

 

LIRE官网：http://www.semanticmetadata.net/lire/

包和源码：http://code.google.com/p/lire/

基本使用示例：http://www.semanticmetadata.net/wiki/doku.php?id=start

API：http://www.itec.uni-klu.ac.at/lire/nightly/api/index.html

与live555和ffmpeg不同，LIRE的很多方法，例如集成的十几种方法可以单独工作。因此本系列博客将对核心的方法做一系列的分析和介绍。

一 搭建运行环境

 LIRE主要是基于java的，因此需要安装配置java环境，我们使用Myeclipse搭建开发环境。

LIRE提供了我们需要的lib文件，API文档等一系列材料，还提供了多种类型的demo程序。我们以Lire-SimpleApplication-0.9.3为例演示搭建过程。

首先新建一个java工程，将Lire-SimpleApplication-0.9.3工程lib下的jar文件都导入进来，其中，最为重要的是lire.jar，lire是基于lucene的，因此其他的jar文件都是提供lucene全文检索功能的。

然后，将工程下src下的Indexer.java和Searcher.java文件复制到工程的src下，这两个文件都有比较长的包地址，可以根据需要修改。

第三步，要建立一个文件夹，将图像放入其中，然后修改Indexer.java和Searcher.java里路径有关的设置。

第四步，先执行Indexer.java，生成图像的索引，然后执行Searcher.java，就可以在Myeclipse的控制台看到检索的匹配值。