相似图片搜索引擎 – Similar Image Search

最新推荐文章于 2025-08-15 23:52:52 发布
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#搜索引擎 #百度

介绍了一种基于图像特征而非关键字的搜索引擎TinEye，该引擎能够根据图片的纹理、色差等特征进行相似图片的搜索。

日常，用百度或者谷歌的图片搜索引擎，其实还是利用的图片的关键字来进行搜索，如果图片没有任何注释或者图片名字并不包含特定关键字，那么这种搜索就没有办法了。所以，基于图像特征搜索的引擎就可以帮助你解决这类问题，这类搜索引擎会根据图片的特征，例如纹理、色差、直方图等来进行图片的相似性搜索，从而得到你想要的结果，这类搜索网站想来会不少，今天我试用并推荐的这个叫做：TinEye。

 

后续，继续研究实现原理及步骤，有成果后与朋友交流～～

Similar Image Search:反向图像搜索您的照片。 查找重复项。 查找相似的-开源
05-12
相似图片搜索是桌面反向图片搜索应用程序。 考虑一下Google的“按图片搜索”，但您在计算机上拥有自己的照片。 SiS可以在库中搜索相似的图像并返回匹配项列表。 我还可以将库外的库与库内的库进行比较。 它是专为摄影师设计的，用于筛选存储卡转储，分批搜索照片以便于分类。 要求：Java 7
pikia-similarImageSearch:简单的图像搜索
05-07
pikia-1 简单的图像搜索实现 主页地址 架构 Spring mvc+myBatis+Maven+jquery ajax java.lang.ClassNotFoundException: org.springframework.web.context.ContextLoaderListener 解决方法: 项目 —> 属性 -> Deployment Assembly -> Add -> Java Build Path Entries -> 选择Maven Dependencies -> Finish -> OK
11款相似图片搜索引擎推荐，以图搜图将不再是难事
10-28 1335
你想凭着一张现有图片找出它的原始图片，或者是凭着一张小的缩略图找出原始大图吗？ 下面的十一款搜索引擎可以帮你实现，以图找图，以图搜图，以图片搜索相似的图片。 1.http://tineye.com/ Tineye是典型的以图找图搜索引擎，输入本地硬盘上的图片或者输入图片网址，即可自动帮你搜索相似图片，搜索准确度相对来说还比较令人满意。 TinEye是加拿大Idée公司研发的相似图片搜索...
10款相似图片搜索引擎(转http://paranimage.com/10-similarity-image-search-engine/)
fjfdszj的专栏
05-21 1718
很多时候不知道该使用什么样的关键词来搜索自己想要的图片，却经常这样“我想要张这样的图片。”传统图片搜索引擎很难这样的需求，相似图片搜索引擎应运而生。1. Picitup一个相似图片搜索引擎, 很简单, 输入关键词搜索, 似乎没什么好说的. 但它的搜索过程真的是让人觉得非常专业, 比如我输入”android”进行图片搜索, 可以在搜索结果页通过”面部”, “风景”, “产品”和”颜色”来进行
11个相似图片搜索网站（以图找图）[转]
侯文博的专栏
03-23 1万+
<br /><br />转自：http://www.quwen8.com/918.html<br />你想凭着一张现有图片找出它的原始图片，或者是凭着一张小的缩略图找出原始大图吗？<br />下面的十款搜索引擎可以帮你实现，以图找图，以图搜图，以图片搜索相似的图片。<br />一：http://tineye.com/<br />Tineye是典型的以图找图搜索引擎，输入本地硬盘上的图片或者输入图片网址，即可自动帮你搜索相似图片，搜索准确度相对来说还比较令人满意。<br />TinEye是加拿大Idée公司研
图片搜索引擎大合集
热门推荐
步满生错的专栏
05-21 2万+
转自：bbs.service.alibaba.com/bbs/read.php?tid=2768 相似图片搜索网站(以图搜图) 如何凭着一张现有图片找出它的原始图片，或者是凭着一张小的缩略图找出原始大图？下面的搜索引擎可以帮你实现、以图找图、以图搜图。 　　 以图搜图是颠覆性的搜索方式，基于图片的搜索模式自09年以来在全球各大权威评选中，都被公认为未来几年互联网最有前
如何使用Python实现基于图像识别的图片搜索引擎爬虫
2201_76125261的博客
02-13 617
本文介绍了如何使用Python爬虫技术结合计算机视觉和深度学习，构建一个基于图像内容的搜索引擎。通过爬虫抓取图片数据，使用预训练模型提取图像特征，并通过相似性度量实现基于图像内容的检索，帮助用户找到最相似的图片。未来，我们可以进一步优化该系统，支持大规模图片数据处理、提高检索效率等方面的改进。例如，使用Faiss等工具来进行高效的向量搜索，提升相似度计算的速度。
图像检索(Image Retrieval)是通过搜索引擎、计算机视觉等计算机技术对海量图片进行快速检索，找到最相关的图像或者按照某种相似性度量度进行排序的一类计算机技术
AI天才研究院
09-01 2184
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 图像检索(Image Retrieval)是通过搜索引擎、计算机视觉等计算机技术对海量图片进行快速检索，找到最相关的图像或者按照某种相似性度量度进行排序的一类计算机技术。其目的是为了提高图片检索的效率及用户体验，从而节省时间、提升效率。 随着移动互联
使用Python爬虫构建图像搜索引擎：从数据抓取到图像相似性检索的完整实践
2201_76125261的博客
04-12 587
图像搜索引擎的核心在于通过特征提取与匹配，基于图像内容进行检索，而不是基于图像的标签或描述。本文的目标是介绍如何使用Python爬虫技术抓取互联网上的图像数据，并结合计算机视觉技术（如卷积神经网络（CNN）、图像特征提取、相似性度量等）构建一个图像搜索引擎。通过提取图像的特征向量（如颜色直方图、纹理特征、形状特征、深度特征等），我们可以将图像转换为数字表示，便于后续的检索和匹配。假设我们已经有了图像特征数据库，用户上传了一张图像，我们需要提取该图像的特征并与数据库中的图像进行比较，找出最相似的图像。
Python 实战：图像搜索引擎构建（数据抓取 + 特征提取 + 相似性检索完整方案）
最新发布
yansideyucsdn的博客
08-15 135
在当今数字化时代，图像数据的数量呈爆炸式增长，如何从海量图像中快速准确地找到用户所需的图像，成为了计算机视觉领域的一个重要课题。本文将详细介绍如何使用 Python 构建一个完整的图像搜索引擎，涵盖数据抓取、特征提取以及相似性检索等关键步骤，帮助读者掌握这一实用技术。
Elasticsearch向量搜索：从语义搜索到图搜图只有一步之遥
MJ的博客
11-22 813
上集说到语义搜索，这集接着玩一下图搜图，这种场景在电商中很常见——拍照搜商品。图搜图实现非常类似语义搜索，代码逻辑结构都很类似…
毕设图片搜索引擎
07-07
本人采用颜色直方图法，用java语言简单的实现了图片搜索的功能，亲测可以直接在eclipse中运行。希望对有需要的人能有所帮助
Web图片搜索引擎设计Web图片搜索引擎设计
06-08
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工业互联网---人工智能技术-仿谷歌图片搜索算法SimilarImageSearch
mr_lili_1986的博客
04-02 1万+
工业互联网---人工智能技术-仿谷歌图片搜索算法SimilarImageSearch,汉明距离
七个基于相似性的图片搜索引擎
ishuang的专栏
04-02 869
我们都知道，Google和百度这样的大型综合搜索引擎都不能识别出图片中的内容，只能通过图片的alt属性、图片名称、图片周围的文字等等来猜测图片中的内容。不过现在出现了一些基于相似性的图片搜索引擎，可以通过图片的颜色、形状等特征来从互联网上搜索相似的图片。 一般图片搜索引擎中的视觉相似技术主要是基于以下几个标准： 色彩color; 主题风格theme; 材质texture. 接下来，将为你介...
相似图片搜索的原理
祭ヤ太子的专栏
07-22 1540
上个月，Google把"相似图片搜索"正式放上了首页。 你可以用一张图片，搜索互联网上所有与它相似的图片。点击搜索框中照相机的图标。 一个对话框会出现。 你输入网片的网址，或者直接上传图片，Google就会找出与其相似的图片。下面这张图片是美国女演员Alyson Hannigan。 上传后，Google返回如下结果： 类似的"相似图片搜索引擎"还有不少，T...
有名的相似图片搜索引擎
purpen
03-11 250
很多时候不知道该使用什么样的关键词来搜索自己想要的图片，却经常这样“我想要张这样的图片。”传统图片搜索引擎 很难这样的需求，相似图片搜索引擎 应运而生。 1. Picitup 一个相似图片搜索引擎 , 很简单, 输入关键词搜索, 似乎没什么好说的. 但它的搜索过程真的是让人觉得非常专业, 比如我输入”android”进行图片搜索, 可以在搜索结果页通过”面部”, ...
以图搜图 – 3大相似图片搜索引擎
twnming的专栏
06-07 4154
以图搜图，顾名思义就是上传一张图片，网站搜索并显示与之类似的图片。看到一个可爱的卡通头像想搜出更多来？看看是不是用旧图片制作的新新闻？还有 很多用法就看大家的想象力啦。作者爱好搜集图片，最不能容忍的就是美图上面有水印，只要上传图片到以图搜图网站，轻轻一点便能搜出不带水印的图片。下面就介绍3个相似图片搜索引擎，排名分先后，带有个人色彩，不过写这篇文章的时候特意在3个网站尝试搜索相同的5张图片进行
基于向量数据库的图像搜索引擎
05-09
### 构建基于向量数据库的高效图像搜索引擎 构建基于向量数据库的高效图像搜索引擎是一项复杂而有意义的任务。以下是关于该主题的关键点： #### 图像搜索引擎的核心原理 图像搜索引擎依赖于将图像转换为高维特征向量的能力，这些向量可以被存储到向量数据库中以便快速检索相似项。这一过程涉及多个关键技术环节，包括但不限于深度学习模型的选择、特征提取方法以及向量索引算法的设计。 通过使用卷积神经网络（CNNs）或其他先进的机器学习架构，可以从原始图片中抽取语义丰富的特征表示[^1]。随后，这些特征会被规范化成固定长度的浮点数数组——即所谓的嵌入(embedding)，再存入专为此类数据优化过的向量数据库里[^2]。 #### 技术实现流程概述 为了具体说明如何利用现有工具搭建这样一个系统，这里以Marqo为例展开讨论。Marqo 是一款支持多模态查询处理的开源解决方案，在其中集成了针对文本及多媒体资料的有效管理和分析能力[^3]。 ##### 数据预处理阶段 - **准备训练好的模型**：选取适合目标应用场景需求的预训练 CNN 或其他类型的编码器； - **批量计算 embeddings** ：对于每张待入库的照片调用选定框架完成前馈操作从而获得对应 embedding 值； ##### 存储与管理部分 一旦获取到了所有样本对应的数值表达形式之后，则需考虑怎样妥善保存它们以便后续访问。此时便轮到诸如 Milvus/Zilliz Cloud 这样的专用型 NoSQL 解决方案登场了。这类平台提供了灵活易用 API 接口的同时也兼顾性能表现优异的特点，非常适合用来承载大规模分布式环境下的矢量化资产集合。 当新请求到达服务器端时，按照相同逻辑再次生成 query 的 embeding 并提交给底层引擎执行近似查找任务即可返回匹配度最高的若干候选项列表供前端展示出来。 ```python import marqo mq = marqo.Client(url='http://localhost:8882') def add_images_to_index(image_paths): docs = [{"_id": str(i), "image_field": path} for i, path in enumerate(image_paths)] mq.index("my-index").add_documents(docs) def search_image(query_vector): results = mq.index("my-index").search( {"tensor": query_vector}, searchable_attributes=["image_field"] ) return results["hits"] # Example usage add_images_to_index(["/path/to/image1.jpg", "/path/to/image2.png"]) query_vec = generate_embedding_for_query() # Assume this function exists. similar_images = search_image(query_vec) print(similar_images) ``` 以上代码片段展示了如何借助 Marqo 来简化整个工作流中的几个重要步骤。 ---
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