pyleargist 2.0.5

安装

安装libfftw3（开发头文件）（http://www.fftw.org）、python开发头文件、gcc、Python Imaging Library (PIL)和numpy。

本地构建以进行测试

% python setup.py buid_ext -i
% export PYTHONPATH=`pwd`/src

全局构建和安装

% python setup.py build
% sudo python setup.py install

用法

以下是在Python shell中安装库后的一个示例会话

>>> from PIL import Image
>>> import leargist

>>> im = Image.open('lear_gist/ar.ppm')
>>> descriptors = leargist.color_gist(im)

>>> descriptors.shape
(960,)

>>> descriptors.dtype
dtype('float32')

>>> descriptors[:4]
array([ 0.05786307,  0.19255637,  0.09331483,  0.06622448], dtype=float32)

GIST描述符（默认大小为960，固定大小）可以用作欧几里得空间，根据内容对图像进行聚类。

然后可以使用局部敏感哈希、频谱哈希或堆叠去噪自动编码器将此维度降低到32或64位语义哈希。

使用SDA的图片语义哈希的示例实现已在libsgd库中展示：http://code.oliviergrisel.name/libsgd

变更

• 1.1.0: 2010/03/25 - 修复段错误漏洞，感谢S. Campion

• 1.0.1: 2009/10/10 - 添加缺失的MANIFEST

• 1.0.0: 2009/10/10 - 初始发布