开源项目 `image-similarity-clustering` 使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

image-similarity-clustering/
├── data/
│   ├── input/
│   └── output/
├── src/
│   ├── clustering.py
│   ├── feature_extraction.py
│   └── utils.py
├── config/
│   └── config.yaml
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

• data/: 存储输入和输出数据的目录。
  • input/: 存放待处理的图像文件。
  • output/: 存放处理后的结果文件。
• src/: 源代码目录。
  • clustering.py: 实现图像聚类的主要逻辑。
  • feature_extraction.py: 实现图像特征提取的逻辑。
  • utils.py: 包含一些辅助函数。
• config/: 配置文件目录。
  • config.yaml: 项目的配置文件，包含各种参数设置。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 src/clustering.py。该文件包含了图像聚类的主要逻辑，可以通过以下命令运行：

python src/clustering.py

clustering.py 文件的主要功能包括：

• 读取配置文件中的参数。
• 调用 feature_extraction.py 进行图像特征提取。
• 使用聚类算法对提取的特征进行聚类。
• 将聚类结果保存到 data/output/ 目录。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 config/config.yaml。该文件包含了项目的各种参数设置，例如输入输出路径、聚类算法的参数等。以下是一个示例配置文件的内容：

input_path: data/input/
output_path: data/output/
feature_extractor: vgg16
clustering_algorithm: kmeans
num_clusters: 10

• input_path: 输入图像文件的路径。
• output_path: 输出结果文件的路径。
• feature_extractor: 特征提取器的名称，例如 vgg16。
• clustering_algorithm: 聚类算法的名称，例如 kmeans。
• num_clusters: 聚类的数量。

通过修改 config.yaml 文件中的参数，可以灵活地调整项目的运行配置。