LIRE代码剖析2——Index和Search代码解析

上面使用的Index和Search两个类都做了什么呢？下面我们来分别解释。

众所周知，图像本身的信息是非常大的，因此直接检索计算量太大，基于内容的图像检索本质上是用一些特征来代表图像，这些特征往往是大小有限的字符数组，因此可以使用文本检索技术来检索。Index的过程就是先提取图像的特征，将其视为文本，然后使用lucene来检索的。

创建索引的过程：

 File f = new File(fileDesDir);//文件目录

         // 打开文件目录，读取所有图像

        ArrayList<String> images =FileUtils.getAllImages(new File(fileDesDir), true);

        //创建一个 CEDD 文档 builder ，然后对所有的文件创建CEDD索引.

        DocumentBuilder builder =DocumentBuilderFactory.getCEDDDocumentBuilder();

        // 创建一个 Lucene IndexWriter

        IndexWriterConfig conf = newIndexWriterConfig(Version.LUCENE_40,

                new WhitespaceAnalyzer(Version.LUCENE_40));

        IndexWriter iw = new IndexWriter(FSDirectory.open(new File("index")), conf);

        // 迭代处理图像，创建低层特征

        for (Iterator<String> it =images.iterator(); it.hasNext(); ) {

            String imageFilePath = it.next();

            System.out.println("Indexing " + imageFilePath);

            try {

                BufferedImage img = ImageIO.read(newFileInputStream(imageFilePath));

                Document document = builder.createDocument(img,imageFilePath);

                iw.addDocument(document);

            } catch (Exception e) {

                System.err.println("Error reading image or indexing it.");

                e.printStackTrace();

            }

        }

搜索的时候：

//index是在本地创建的索引文件夹
IndexReader ir = DirectoryReader.open(FSDirectory.open(new File("index")));

//创建CEDD图像实例

        ImageSearcher searcher =ImageSearcherFactory.createCEDDImageSearcher(10);

//创建搜索匹配度列表

        ImageSearchHits hits =searcher.search(img, ir);

        for (int i = 0; i < hits.length(); i++) {

            String fileName =hits.doc(i).getValues(DocumentBuilder.FIELD_NAME_IDENTIFIER)[0];

            System.out.println(hits.score(i) + ": \t" +fileName);

        }