trace.moe 开源项目教程
1. 项目介绍
trace.moe 是一个动画场景搜索引擎,它可以识别出给定的动漫截图来自哪部动漫、哪一集以及确切的时间点。通过这个工具,你可以轻松地追溯到你喜欢的动漫中的某个画面出自何处。该项目提供了Web接口、浏览器扩展和API服务,方便不同的平台和应用程序集成。
2. 项目快速启动
环境准备
确保你已经安装了 docker-compose 并熟悉如何在你的操作系统上使用它。对于Windows用户,可以通过WSL2来支持。
数据目录创建
在运行之前,你需要创建并设置权限的几个目录:
mkdir -p /mnt/c/trace/moe/video/
mkdir -p /mnt/c/trace/moe/hash/
mkdir -p /mnt/c/trace/moe/sqlite/
mkdir -p /mnt/c/trace/moe/solr/
sudo chown 8983:8983 /mnt/c/trace/moe/solr/
启动集群
使用 docker-compose 来启动整个系统:
docker-compose up
手动触发哈希扫描
要手动触发视频文件扫描,可以向API服务器发送请求:
curl http://localhost/api/scan
3. 应用案例和最佳实践
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Web集成:可以在其他网站上链接到
trace.moe,通过查询字符串传递图片URL:https://trace.moe?url=https://example.com/image.jpg -
API使用:开发者可以利用提供的API(参见 soruly.github.io/trace.moe-api)为自己的应用或机器人构建功能。
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定时任务:为保持数据库最新,你可以设置定期的哈希更新任务。
4. 典型生态项目
- trace.moe-API:提供图像搜索和数据库更新的核心API。
- trace.moe-WebExtension:作为浏览器扩展,简化了图片复制和粘贴操作。
- anilist-crawler:负责抓取AniList信息并存储到MariaDB,现在已整合到API中。
以上就是对 trace.moe 的简要介绍及快速启动指南。通过这些步骤,你应该能够搭建起自己的动画场景搜索服务,并开始探索其丰富的应用场景。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考



