Simple Image Search Engine（SIS）常见问题解决方案

Simple Image Search Engine（SIS）常见问题解决方案

1. 项目基础介绍及主要编程语言

Simple Image Search Engine（简称 SIS）是一个基于 Keras 和 Flask 的简单图像搜索引擎。该引擎利用 VGG16 模型（预训练于 ImageNet）提取数据库图像的深度特征，并通过一个简单的线性扫描算法来查找与查询图像相似的图片。用户可以通过 Flask 网络界面将查询图像发送到服务器，并在本地得到搜索结果。

主要编程语言：

• Python：作为主要开发语言，用于编写核心算法和服务器逻辑。
• Keras：深度学习框架，用于构建和训练图像特征提取模型。
• Flask：轻量级 Web 应用框架，用于搭建用户界面和处理网络请求。

2. 新手使用项目时需特别注意的问题及解决步骤

问题一：环境配置

步骤：

• 确保 Python 环境已安装。推荐使用 Python 3 版本。
• 克隆项目仓库到本地，运行 git clone ***。
• 安装依赖包，运行 pip install -r requirements.txt。
• 确保依赖包如 Keras 和 Flask 已正确安装。

问题二：数据准备和特征提取

步骤：

• 将需要搜索的图像文件放在 static/img 目录下。
• 运行 offline.py 来提取所有数据库图像的特征，这些特征会被保存在 static/feature 目录下。
• 初次运行 offline.py 可能会花费一些时间，因为 Keras 会下载 VGG16 的预训练权重。

问题三：服务器运行和访问

步骤：

• 在提取完特征之后，运行 server.py 来启动 Flask 服务器。
• 打开浏览器，输入 *** 访问服务器。
• 若在远程服务器上部署，需要设置防火墙允许访问5000端口，并根据所使用的服务器操作系统进行相应的配置。

以上步骤如果正确遵循，新手应能够顺利运行 Simple Image Search Engine，并进行基本的图像搜索操作。