#计算机视觉大作业

##作业内容：实现下列系统之一

1. SIFT + Bag-of-word 的图像检索系统 可参考这个PPTBag of visual words model: recognizing object categories
2. 实现论文：

• Y.Boykov and M.Jolly Interactive Graph Cuts for Optimal Boundary and Region Segmentation of Objects in N-D Images. ICCV 2001.(Image Segmentation)
• Philip H. S. Torr, Andrew Zisserman:MLESAC: A New Robust Estimator with Application to Estimating Image Geometry. Computer Vision and Image Understanding 78(1): 138-156 (2000 ) (MLESAC + RANSAC)

##需要

• python 2.7.11(Anaconda 2.5.0 (64-bit))
• opencv 2.4.11
• scikit-learn 0.17
• numpy 1.10.4
• scipy 0.17.0

##执行

python homework.py

baidu了一些图片作为trainset和test，准确率90%。

##参考 重构并修改了这份代码，简化了部分功能， 并以descriptors的tf-idf作为训练特征重新构建分类器(原代码疏忽？。。。算了idf却只 用了tf。。。不知道他怎么想的，反正我看用tf-idf的效果比只用tf的好)。