图像处理与计算机视觉已成为人工智能领域的重要分支。图像检索技术作为计算机视觉的核心内容之一，在众多领域得到广泛应用，如安防监控、医疗诊断、娱乐搜索等。C语言作为一种高效的编程语言，具有跨平台、执行速度快、内存管理灵活等优势，成为实现图像检索技术的首选语言。本文将探讨图像检索技术在C语言中的应用与实现，以期为相关研究提供参考。
一、图像检索技术概述
1. 图像检索技术概念
图像检索技术是指根据用户输入的查询图像或关键字，从海量图像库中快速准确地检索出相似或相关图像的方法。其主要目的是提高用户检索效率，降低检索成本。
2. 图像检索技术分类
根据检索依据，图像检索技术可分为以下几类：
（1）基于内容的图像检索（CBIR）：根据图像的像素值、颜色、纹理、形状等特征进行检索。
（2）基于关键词的图像检索：根据用户输入的关键词，从图像库中检索出相关图像。
（3）混合图像检索：结合CBIR和基于关键词的检索方法，提高检索准确性。
二、图像检索技术在C语言中的应用
1. 像素级特征提取
在图像检索过程中，首先需要对图像进行像素级特征提取。C语言具有良好的图像处理库，如OpenCV，可实现图像的读取、显示、处理等功能。以下是一个利用OpenCV进行像素级特征提取的示例代码：
```c
include
include
int main() {
cv::Mat src = cv::imread(\
