Hỏi về SIFT trong CBIR

[Nam_Nguyen19 (Nam Nguyễn)]

Em đang viết code python để tìm kiếm ảnh trong dataset tầm 600 ảnh ạ. Em có dùng thử SIFT mà đến chỗ này em đang không biết sửa kiểu gì ạ.

Em chạy từng mục một xong đến chỗ mục 2.3 thì code báo lỗi này ạ: “ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (7267,128) (7024,128)”
Ai xem giúp em với ạ. Em cảm ơn nhiều ạ.

[noname00 (HK boy)]

Bạn đăng cái ảnh chụp code bé tí vậy thì ai đọc code giúp bạn được?

Bạn đăng code lên đây theo hướng dẫn:

Cách post Code dùng Markdown trong Category Programming

Làm sao để có thể hiển thị syntax highlighting bằng markdown? Các bạn phải đánh dấu ``` như ví dụ dưới đây Chú ý, dấu ``` được tạo ra bởi nút nằm bên trái số 1 trên bàn phím, nút này sẽ là ~ khi bấm giữ Shift Ví dụ cho C Nội dung: ``` void main() { } ``` Và đừng quên ``` ở cuối Kết quả void main() { } Ví dụ cho Pascal Nội dung: ``` Program HelloWorld; Begin WriteLn('Hello world!') {no ";" is required after the last statement of a block - adding one adds a "null statement" to t…

[Nam_Nguyen19 (Nam Nguyễn)]

Dạ em up lại code lên đây ạ.

import cv2
import os
import numpy as np

# Load the query image
query_image = cv2.imread("../Dataset/Cat_55.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 1. Load the database images
database_images = []
folder_path = "../Dataset/"
for filename in os.listdir(folder_path):
    if filename.endswith(".jpg"):
        img_path = os.path.join(folder_path, filename)
        img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
        database_images.append(img)
    
# 2. Create a SIFT object
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()

# Compute the keypoints and descriptors for the query image
query_keypoints, query_descriptors = sift.detectAndCompute(query_image, None)

# Compute the keypoints and descriptors for the database images
database_keypoints = []
database_descriptors = []
for img in database_images:
    keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(img, None)
    if descriptors is not None:
        database_keypoints.append(keypoints)
        database_descriptors.append(descriptors)

# Compute the distances between the query image and the database images
distances = []
for descriptors in database_descriptors:
    # Ensure that both arrays have the same number of descriptors
    num_descriptors = min(query_descriptors.shape[0], descriptors.shape[0])
    query_descriptors_subset = query_descriptors[:num_descriptors]
    descriptors_subset = descriptors[:num_descriptors]

    # Compute the distances
    distance = np.linalg.norm(query_descriptors_subset - descriptors_subset, axis=1)
    distances.append(distance)

# 3. Sort the distances and retrieve the top N similar images
N = 5 # retrieve top 5 similar images
indices = np.argsort(distances)[:N]

# 4. Display the top N similar images
for i in indices:
    img = database_images[i]
    cv2.imshow(f"Similar image {i}", cv2.resize(img, (500, 500)))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Em ngồi sửa nãy giờ thì giờ code lại đang lỗi ở chỗ này ạ:

# 3. Sort the distances and retrieve the top N similar images
N = 5 # retrieve top 5 similar images
indices = np.argsort(distances)[:N]

Lỗi: ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (1130,) (7024,)

[ltd (Lê Trần Đạt)]

Hỏi như này thì khó trả lời lắm. em thử in ra distances là gì, rồi cứ mỗi dòng code thử print ra hết để xem chính xác chỗ nào bị lỗi.

chứ câu hỏi này thiếu nhiều context lắm mọi người khó debug ra được giúp em.