BOWS-2的数据集问题

看到您的博客“【图像隐写数据集】图像隐写数据集整理”，发现了有关BOWS-2的数据集问题，现在已经在私信中私信给您，请您看到回复一下，谢谢！

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 这篇博客: 计算机视觉——基于BOW的图像检索中的 （三）遍历所有的图像，将它们的特征投影到词汇并提交到数据库 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
  

  本部分主要实现目的是将模型数据导入数据库。照常先载入图像列表、特征列表及词汇，创建Indexer类对象利用数据库创建图像索引。
  实现代码：

  # -*- coding: utf-8 -*-
  import pickle
  from PCV.imagesearch import imagesearch
  from PCV.localdescriptors import sift
  from sqlite3 import dbapi2 as sqlite
  from PCV.tools.imtools import get_imlist
  
  #获取图像列表
  imlist = get_imlist('F:/Pictures/one/')
  nbr_images = len(imlist)
  #获取特征列表
  featlist = [imlist[i][:-3]+'sift' for i in range(nbr_images)]
  
  # load vocabulary
  #载入词汇
  with open('D:/dasan2/vocabulary.pkl', 'rb') as f:
      voc = pickle.load(f)
  #创建索引
  indx = imagesearch.Indexer('testImaAdd3.db',voc)
  indx.create_tables()
  # go through all images, project features on vocabulary and insert
      #遍历所有的图像，并将它们的特征投影到词汇上
  for i in range(nbr_images)[:1000]:
      locs,descr = sift.read_features_from_file(featlist[i])
      indx.add_to_index(imlist[i],descr)
  # commit to database
  #提交到数据库
  indx.db_commit()
  
  con = sqlite.connect('testImaAdd3.db')
  print (con.execute('select count (filename) from imlist').fetchone())
  print (con.execute('select * from imlist').fetchone())
  
  

  可得到一个数据库文件：
  将上面得到的数据模型存放数据库testImaAdd3.db中，即运行下面代码会生成一个testImaAdd3.db数据库文件。
  

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^