注：此前写了一系列的文章，分析LIRe的源代码，在此列一个列表：
LIRe 源代码分析 1：整体结构
LIRe 源代码分析 2：基本接口（DocumentBuilder）
LIRe 源代码分析 3：基本接口（ImageSearcher）
LIRe 源代码分析 4：建立索引（DocumentBuilder）[以颜色布局为例]
LIRe 源代码分析 5：提取特征向量[以颜色布局为例]
LIRe 源代码分析 6：检索（ImageSearcher）[以颜色布局为例]
LIRe 源代码分析 7：算法类[以颜色布局为例]
LIRE（Lucene Image REtrieval）提供一种的简单方式来创建基于图像特性的Lucene索引。利用该索引就能够构建一个基于内容的图像检索(content- based image retrieval，CBIR)系统，来搜索相似的图像。在这里就不多进行介绍了，已经写过相关的论文：
因为自己开发的媒资检索系统中用到了LIRe，而且可能还要将实验室自己研究的算法加入其中，因此我研究了一下它源代码的大体结构。
想要看LIRe源代码的话，需要将其源代码包添加进来，相关的教程比较多，在这里就不详细解释了。先来看一看它的目录结构吧。
注：开发环境是MyEclipse 9
乍一看感觉包的数量实在不少，不急，让我们细细来看。所有的包的前缀都是“net.semanticmetadata.lire”，在这里把该目录当成是“根目录”，根目录中包含的类如上图所示。注：在下面的介绍中就不再提“net.semanticmetadata.lire”了。
根目录主要是一些接口，这些接口可以分为2类：
DocumentBuilder：用于生成索引
ImageSearcher：用于检索
“lire.imageanalysis”里面存储的是lire支持的方法的实现类。每个类以其实现的方法命名。
这些方法的算法有的位于“lire.imageanalysis”的子包中。
比如CEDD算法的实现类位于“lire.imageanalysis.cedd”中；
ColorLayout算法的实现类位于“lire.imageanalysis.mpeg7”中。
“lire.impl”里面存储的是lire支持的方法的DocumentBuilder和ImageSearcher。命名规则是***DocumentBuilder或者***ImageSearcher（***代表方法名称）
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