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在圖像檢索中，OpenCV庫的C++接口可以實現一些新的策略來提高檢索效率和準確性，例如：
使用深度學習模型：可以使用OpenCV庫結合深度學習模型來進行圖像特征提取和相似度計算，從而提高圖像檢索的準確性。可以使用預訓練的深度學習模型，如VGG、ResNet等，或者自行訓練模型。
使用局部特征描述符：OpenCV庫提供了一些局部特征描述符算法，如SIFT、SURF等，可以使用這些算法來提取圖像的局部特征，然后進行匹配和檢索。這種方法可以提高圖像檢索的魯棒性，尤其對于旋轉、縮放等變換具有較好的性能。
結合圖像分割：可以結合圖像分割算法來提取圖像的重要區域或對象，然后對這些區域進行特征提取和匹配。這樣可以減少檢索空間，提高檢索效率。
使用多模態信息：可以結合圖像的多模態信息，如文本描述、標簽信息等，來提高圖像檢索的準確性。可以使用文本檢索算法、標簽關聯算法等來實現多模態信息的融合。
通過以上策略的結合和優化，可以提高OpenCV庫在圖像檢索中的性能和效果，使得圖像檢索更加準確和高效。
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