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以图搜图技术栈
创建以图搜图引擎的步骤相当简单，基于 opencv 的一些传统图像算法，提取颜色和纹理特征，例如图像的颜色、轮廓、直方图等信息，作为相似性搜索的索引。 除了 Lire ，还有苹果公司的机器学习框架 TuriCreate ，python 语言，我尝试了下：DIY一个以图搜图引擎1本次训练数据共 3300 张图片，66x66 就可以达到不错的效果，训练时间在 除了关注技术本身，“ 以图搜图 ” 有这些应用： 电商搜同款； 图片搜索； 安防监控； 药物检索； 盗版检测； 纺织面料； 视频摘要； 艺术创作 ； 对了，Lire 跟 TuriCreate ，直接在
2.8K90发布于 2018-04-17 - 来自专栏Node Python Go全栈开发
以图搜图系统概述
以图搜图系统概述 以图搜图指的是根据图像内容搜索出相似内容的图像。 构建一个以图搜图系统需要解决两个最关键的问题：首先，提取图像特征；其次，特征数据搜索引擎，即特征数据构建成数据库并提供相似性搜索的功能。 图像特征表示 介绍三种方式。
1.9K20发布于 2020-07-17 - 来自专栏马超的博客
以图搜图-【案例】将图搜结果转换为虚拟图之后输出
@TOC[1] Here's the table of contents: •将图搜结果转换为虚拟图之后输出 •1.1 CYPHER语句 •1.2 执行结果 •1.3 参考链接 将图搜结果转换为虚拟图之后输出 CYPHER语句 •提取图结构并以图搜图将结果转换为虚拟图 创建一个多环路子图并抽取其图结构匹配其它相似子图之后生成虚拟图 CREATE (n1:公司) SET n1. 虚拟图表示将查询结果生成为一个物理存储中不存储在的图，例如将虚拟图挂上指标数据之后返回给数据分析系统实现三维和二维数据的集成。其中三维主要指图数据，二维指关系数据库、ES或者其它存储系统。 在图模型建模中一般将时间序列建模为图模型指标更方便理解和查询操作，指标数据主要存储在二维存储中，图结构主要存储在图数据库中。生成虚拟图这个结果集可以提供给后续更多数据分析应用使用。 参考链接 ONgDB图数据库存储过程插件ongdb-lab-apoc[2] References [1] TOC: 以图搜图-【案例】将图搜结果转换为虚拟图之后输出 [2] ONgDB图数据库存储过程插件
76320编辑于 2022-07-04 - 来自专栏算法其实很好玩
Day22-图算法-图的深搜和宽搜
今天先更一下图算法的基础知识-宽搜和深搜 二 问题来了 Q：给定一个图，给出图的深度优先搜索和宽度优先搜索结果。 ? 三 讲一讲 图有邻接矩阵和邻接表两种表示方法，我在下面写的是邻接表。 概念解释 深度优先搜索： 从图中某个顶点V出发，首先访问该顶点，然后依次从它的各个未被访问的邻接点出发，深度优先搜索遍历图，直至图中所有和V有路径相通，且未被访问的顶点 void depthFirstSearch(GraphNode* root, int visit[]){ visit[root->value] = 1;//标记已经访问的图的顶点 printf for (int i = 0; i < maxN; i++) { graph[i] = new GraphNode(i); } //有了5个顶点之后，开始按照配图连接边
99720发布于 2019-07-15 - 来自专栏马超的博客
以图搜图-自动生成图模式匹配Cypher
•7.5 olab.schema.auto.cypher函数其它使用案例 •八、参考链接 以图搜图-自动生成图模式匹配Cypher 这里要实现的搜图效果，不是搜索图片，而是搜索图数据。 olab.schema.auto.cypher函数可以实现对已有图结构的翻译，实现以图搜图的效果非path匹配。通过JSON定义的图格式数据，抽取图模式并拼接为CYPHER语句。 apoc.convert.fromJsohengsnList(olab.convert.json(['21','123',123])) 7.3 olab.schema.auto.cypher执行 下面的几个例子展示从已有的图数据生成搜素图模式的 ,p3,p4,p5,p6,p7 // RETURN {graph:[p0,p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7]} AS graph LIMIT 100 八、参考链接 该函数可以非常方便的进行以图搜图 更多案例请查看ongdb-lab-apoc组件[3] References [1] TOC: 以图搜图-自动生成图模式匹配Cypher [2] 案例中使用的DEMO入参数据集下载: https://github.com
1.7K10编辑于 2022-07-04 - 来自专栏机器学习AI算法工程
以图搜图：Python实现dHash算法
向AI转型的程序员都关注了这个号 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 期研究了一下以图搜图这个炫酷的东西。百度和谷歌都有提供以图搜图的功能，有兴趣可以找一下。当然，不是很深入。
1.8K20编辑于 2022-03-04 - 来自专栏铭毅天下
Elasticsearch 8.X “图搜图”实战
1、什么是图搜图？ "图搜图"指的是通过图像搜索的一种方法，用户可以通过上传一张图片，搜索引擎会返回类似或者相关的图片结果。 3、Elasticsearch 8.X 如何实现图搜图？ 业务层：实现图片转向量后，借助knn检索实现图搜图。 4.5 图搜图结果展示 5、小结 总结一下，图搜图功能的实现重点在于两个关键的组件：Elasticsearch和预训练模型 sentence-transformers/clip-ViT-B-32-multilingual-v1 两者的结合为图搜图功能的实现提供了一个可靠的技术支持。
1.3K10编辑于 2023-08-18 - 来自专栏Reinvent Data Science
视频｜10分钟讲清楚Milvus 以图搜图、以图搜视频
今天我们要和大家介绍的是 Milvus 在计算机视觉领域的应用，包含以图搜图和以图搜视频。
1.1K20发布于 2020-04-28 - 来自专栏Node Python Go全栈开发
以图搜图系统工程实践
以图搜图系统工程实践 之前写过一篇概述: 以图搜图系统概述 。 以图搜图系统需要解决的主要问题是： •提取图像特征向量（用特征向量去表示一幅图像）•特征向量的相似度计算（寻找内容相似的图像） 对应的工程实践，具体为： •卷积神经网络 CNN 提取图像特征•向量搜索引擎 结语 本文讲述了以图搜图系统进行工程实践时比较常见的内容，最后强烈推荐一下 Milvus 。 文中的外部链接，建议点击左下角 阅读原文 查看。
98220发布于 2020-07-17 - 来自专栏AI算法与图像处理
实战 | 多种方法实现以图搜图
作者：Anson Wong 编译：AI算法与图像处理 代码链接：https://github.com/ankonzoid/artificio/tree/master/image_retrieval 以图搜图技术是日常生活中常用的功能 ，当你看到某张图片某件衣服甚至是某个明星，可能都无须舔着脸问你身边的小伙伴了，因为目前的搜图技术能基本满足你的日常需求。 之前有分享过两篇相关的文章《是时候展示一波花里胡哨了——以图搜图》 《以图搜图技术演进和架构优化【优质文章】》 预期目标 之前分享的相对比较麻烦，需要多个操作步骤，最终的显示效果也并不是非常美观。 我们对数据库图片执行以图搜图操作，在image embeddings（将图片数据转换为固定大小的特征表示——矢量）上以余弦相似度作为距离度量使用kNN获取前k个最相似的数据库中的图片。 链接中的代码已提供爬Google图片的代码以及对图片进行预处理的相关操作 将采用以下两种方法执行以图搜图功能： 1）Transfer learning 2）Training Autoencoders
3K20发布于 2019-09-25 - 来自专栏Reinvent Data Science
基于 Milvus 的以图搜图系统 2.0
Milvus 以图搜图 1.0 版本自发布以来便受到广大用户的欢迎。近日，Zilliz 推出了 Milvus 以图搜图系统 2.0 版。 本文将介绍 Milvus 以图搜图系统 2.0 版的主要更新内容。 搭建步骤 请参考 GitHub 项目 搭建 Milvus 以图搜图系统。 结果比对 如下图所示，相较于 1.0 版，Milvus 以图搜图 2.0 版提升了多物体检测的能力： ? 图 1: Milvus 以图搜图 1.0 版本相似度搜索结果 ? 图 2: Milvus 以图搜图 2.0 版本相似度搜索结果 经过多次搜索比对，我们发现如果在图片中仅包含少量物体，使用 Milvus 以图搜图系统 1.0 版本可以满足大多数用户的需求。
3.5K20发布于 2021-04-26 百万级本地图库秒搜以图搜图软件老马识图
我们经常需要根据一个图片寻找到本地电脑上存储的相似图片，但是本地图片存储量太大又杂乱，我们很难找到那个相似图片，这时候就需要一个本地以图搜图软件。只要轻轻一拖就可以快速找到本地图片。秒速搜索出结果。 下面我来介绍下这款可搜百万图库的本地以图搜图软件。哦，亲爱的小伙伴们，我还忘了告诉你，本软件还可以进行以图搜视频。
1.1K00编辑于 2024-11-21- 来自专栏MixLab科技+设计实验室
DIY一个以图搜图引擎1
吉娃娃和小松糕....的故事，大家应该都看过吧，上面这图也是类似的，有很多长得像脸的食物，以至于让我训练的模型都认为是多个人。。 我还找出了不少的小动物们： ? ? ” 最后来个大图，头像关系错综复杂啊： ? 留待下一篇再介绍更好玩的：比如夫妻相之类的，逢年过节帮你自动生成个节庆头像之类的。。。
1.6K70发布于 2018-04-17 - 来自专栏腾讯云TI平台
AI Talk | AI工业质检之以图搜图引擎
今天一篇“AI工业质检之以图搜图引擎”带大家如何解决工业漏检问题，如何回溯漏检历史现场。 以图搜图引擎就是以这样背景情况设计出来，终极目的回溯漏检历史现场。 02挑战与困难 目的 一：工业环境可以多项目迁移 二：高性能，短时间回溯漏检现场 三：高命中率，快速定位问题 以图搜图发展历史悠久，目前市面流行方案绝大部分就是采用深度学习，基于训练模型方向进行图片特征提取 ，这时就可以利用点位设计，把漏检样品二次拍摄，挑选样品特征明显的点位，根据单点位图像搜图漏检历史现场，这样可以节省巨大搜图时间，也同时提高搜图命中率。 关键区域与图像模板匹配：上述讲到根据点位设计可以达到目标图像筛选，从而减少搜图量，节省时间，但是传统matchTemplate算法对全图计算还是耗时极大，为了缩短耗时，以图搜图支持人工框选关键位置，根据框选的关键区域进行对比可以提升十几倍甚至上百倍性能
1.9K31发布于 2021-09-28 - 来自专栏AI算法与图像处理
以图搜图技术演进和架构优化【优质文章】
这背后都是强大的以图搜图技术。 以图搜图技术发展了许多年，从早期以图搜图的精度不尽如人意，到后来基于以图搜图技术开发出非常多的改变用户行为和提升效率的应用，经历了不小于10年的发展，整体的技术方案，数据量级，工程架构都进行了多轮的迭代 当前，各个大厂都在基于以图搜图技术来提供更好的产品，服务；我们希望在这篇文章中对以图搜图技术做一个全面的总结，主要包含以下几个方面： 1. 以图搜图技术的通用框架； 2. 以图搜图技术迭代； 3. 以图搜图是工程+算法的结合，架构演进； Part 1. 以图搜图技术的通用框架 在这一章，我们来介绍以图搜图技术的通用框架。在介绍以图搜图技术之前，我们来看任何一个搜索技术所拥有的基本组件。 接下来，我们介绍两代不同的以图搜图技术。
1.8K10发布于 2019-05-22 - 来自专栏用户5447549的专栏
TiDB Vector 抢先体验之用 TiDB 实现以图搜图
前言 最早知道 TiDB 要支持向量化的消息应该是在23年10月份左右，到第一次见到 TiDB Vector 的样子是在今年1月初，当时 dongxu 在朋友圈发了一张图： 去年我研究了一段时间的向量数据库 ，一直对 TiDB 向量特性非常期待，看到这张图真的就激动万分，于是第一时间提交了 waitlist 等待体验 private beta。 第一个 TiDB AI 应用：以图搜图 基础实现 借助前面介绍的理论知识，一个以图搜图的流程应该是这样子： 下面我用最简洁直白的代码演示整个流程，方便大家理解。 先看一张已经在图片库存在的图（左边是待搜索的图，右边是搜索结果，按相似度由高到低）： 不能说非常相似，只能说是一模一样，准确度非常高！ 基于 TiDB Vector，前后不到100行代码就实现了以图搜图和自然语言搜图。 未来展望 反正第一时间体验完的感受就是：太香了，强烈推荐给大家！
37210编辑于 2024-04-24 - 来自专栏腾讯云TI平台
AI Talk | AI工业质检之以图搜图引擎
今天一篇“AI工业质检之以图搜图引擎”带大家如何解决工业漏检问题，如何回溯漏检历史现场。 以图搜图引擎就是以这样背景情况设计出来，终极目的回溯漏检历史现场。 02 挑战与困难 目的 一：工业环境可以多项目迁移 二：高性能，短时间回溯漏检现场 三：高命中率，快速定位问题 以图搜图发展历史悠久，目前市面流行方案绝大部分就是采用深度学习，基于训练模型方向进行图片特征提取 ，这时就可以利用点位设计，把漏检样品二次拍摄，挑选样品特征明显的点位，根据单点位图像搜图漏检历史现场，这样可以节省巨大搜图时间，也同时提高搜图命中率。 关键区域与图像模板匹配：上述讲到根据点位设计可以达到目标图像筛选，从而减少搜图量，节省时间，但是传统matchTemplate算法对全图计算还是耗时极大，为了缩短耗时，以图搜图支持人工框选关键位置，根据框选的关键区域进行对比可以提升十几倍甚至上百倍性能
1.2K20编辑于 2022-01-27 - 来自专栏AI研习社
以图搜图：基于机器学习的反向图像检索
图2：典型的CNN一览。 图3：一个卷积样例。 图4：基本的CNN图解 在模型训练过程中，成千上万乃至数百万计的图像通过网络传递，这个过程中会确定过滤器中的权重值。每个图像都有包含其内容的标签，例如“猫”或“狗”。 下面的图5说明了欧氏距离与余弦距离之间的区别。 ? 图7：使用图像搜索API的Commercetools演示应用程序。 还有可以应用于产品推荐到图像认证等等，还有更多更多的应用场景。
2.7K10发布于 2019-11-06 - 来自专栏Reinvent Data Science
Milvus实战｜ 以图搜视频系统
以图搜视频，顾名思义就是拿一张图片去视频底库里面搜索包含相似镜头的视频。以图搜视频中一个关键的步骤就是视频向量化，视频向量化即在视频中抽取关键帧，对每帧视频进行特征提取，将其转化为结构化的向量。 至此，好奇的读者可能会问，这和以图搜图有什么区别呢？是的，对视频所有关键帧图片的搜索本质上就是以图搜图。 | 系统简介 整个以图搜视频系统的工作流程可以用下面这张图来表示： ? 上表中的 ip 地址 192.168.1.38 为本文搭建以图搜视频系统使用的服务器地址，用户需要根据自己的实际情况对其进行修改。 等待视频导入完成以后，整个以图搜视频系统就全部搭建完成了！ | 界面展示 打开浏览器，输入 192.168.1.38:8001 即可看到以图搜视频的界面，如下图所示： ? 接下来就尽情享受以图搜视频的乐趣吧！ | 结语 本文利用 Milvus 搭建起了以图搜视频系统，展示了 Milvus 在非结构化数据处理中的应用。
3.3K10发布于 2020-05-21 京东以图搜图功能API接口调用算法源码python
京东图搜接口是一个强大的工具，它允许开发者通过上传图片来搜索京东平台上的商品。这项服务对于电商平台、比价应用或是任何需要商品识别功能的服务都非常有用。 步骤一：了解京东图搜接口在开始之前，你需要对京东图搜接口有一个基本的了解。通常，你可以在京东开放平台的官方文档中找到接口的详细信息，包括支持的功能、请求的格式以及参数要求等。 步骤三：准备请求参数请求京东图搜接口通常需要以下参数：image: 图片的Base64编码字符串。app_key: 你的应用的AppKey。步骤四：生成签名签名是请求安全的一部分。 步骤五：发送请求使用HTTP客户端库（如Python的requests库）来发送POST请求到京东图搜接口的URL。请求体中应该包含图片的Base64编码和必要的参数。
25610编辑于 2025-09-05
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