在线图像识别相似图片_使用搜图搜索 工具查找相似图像

反向图像搜索技术能帮你查找相似图片及图像详情。本文推荐了多个最佳平台,如Tin Eye、SmallSEOTools、Reversing、Photo Sherlock等,提供安全、便捷的图像查找服务,可用于版权验证、反抄袭检测、找假账号等。

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反向图像搜索是一种现代的搜索技术,可以帮助您搜索相似的图像以及有关图像的所有其他细微细节。有许多图像搜索引擎和工具可以帮助您查找相似的图像和相关方面,但是并非所有这些引擎都易于使用且操作安全。

在本参考资料中,我们将向您介绍最佳的反向图像搜索平台,但在此之前,我们希望您能阅读一些可以满足这种搜索技术的结果。

  • 您可以找到与您的内容相似的各种图像。
  • 如果发现图像窃或重复,可以将其解开。
  • 您可以了解图像的版权和所有权,以便进行身份验证。
  • 您可以使用这种搜索方法找到具有不同质量和形状的图像。
  • 通过反向图像搜索,您可以轻松了解图像上的主题和对象。
  • 您可以通过连接到内容与您的网站相似的网站来创建反向链接机会。
  • 您还可以借助反向图像搜索技术来检测假帐户。

互联网上最好的图像查找器平台

在这里,我们列出了最好的平台,可以帮助您在拥有的任何图像上进行反向图像搜索。您还必须知道,反向图像搜索也可以对关键字和图像 URL 进行,而不是图像本身!

Tin Eye

Tin Eye 的反向图像搜索是你们的第一个在线平台。这是一个非常著名的平台,可以帮助您基于所有三种输入进行反向图像搜索。该反向图像搜索程序集成了超过 200 亿个图像页面。您必须输入输入并点击搜索符号。该程序将花费不到几秒钟的时间进行完整的搜索并在您之前显示结果。

图片搜寻 通过 SmallSEOTools

Smallseotools 的反向搜图是一项免费且可靠的服务,可以帮助您从六个不同的搜索引擎包括 Google 获得结果。人们更倾向于使用图片搜寻而不是引擎,这仅仅是因为图片搜寻引擎不安全的原因。如果您在 Google 上进行反向搜索,则会将您的输入保存在其数据库中,这是不安全的。这样的第三方工具可以帮助您安全,准确地搜索相似的图片!

逆转

如果要使用智能设备上的移动应用程序进行反向图像搜索,那么这是最适合您的产品。此应用程序可在 iOS 和 Android 设备上使用,您可以轻松地在手机上免费免费安装该应用程序。您可以在此应用程序中添加输入,并可以通过互联网免费获得结果。这个应用程序有它自己的数据库,但是,如果您想从不同的搜索引擎中获得结果,则必须使用该工具的付费软件包,价格为 4 美元!

照片夏洛克

顾名思义,这种反向图像搜索平台在其存在和运行方面都是专业的。这是一个非常有用的资源,可以帮助您找到有关 Google 和其他搜索引擎上可用图像的信息。如果您想对图像进行身份验证并确定它是被复制还是伪造,那么这是可以为您提供帮助的最佳程序。您可以在工具中添加图像,也可以基于在线图像的 URL 进行反向搜索。它适用于所有设备,您可以免费使用!

真实性

这是另一个可以使用多种语言的反向图像搜索平台,因此,如果您不是母语为英语的人,那么请放心,此应用可以帮助您解决此问题。这是一个非常易于使用的工具,不仅可以帮助您从本地驱动器上载内容,而且还可以从云资源上载内容,这是一大优势。该反向图像搜索工具还可以在各种设备上使用,这就是为什么它被称为功能非常广泛的程序!

Duplichecker

duplichecker 提供的图像查找器工具是另一个反向图像搜索网站工具,可以帮助您查找相似的图像而没有任何限制和经验。您需要打开网站并在其上浏览反向搜索工具。按图像搜索工具可帮助您对所有类型的图像和关键字进行反向搜索。这是最简单的程序,可以帮助您免费查找相似的图片!

官网

https://smallseotools.com/zh/reverse-image-search/

预处理:读取图片 第一步,缩小尺寸。 将图片缩小到8x8的尺寸,总共64个像素。这一步的作用是去除图片的细节,只保留结构、明暗等基本信息,摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。 第二步,简化色彩。 将缩小后的图片,转为64级灰度。也就是说,所有像素点总共只有64种颜色。 第三步,计算平均值。 计算所有64个像素的灰度平均值。 第四步,比较像素的灰度。 将每个像素的灰度,与平均值进行比较。大于或等于平均值,记为1;小于平均值,记为0。 第五步,计算哈希值。 将上一步的比较结果,组合在一起,就构成了一个64位的整数,这就是这张图片的指纹。组合的次序并不重要,只要保证所有图片都采用同样次序就行了。 得到指纹以后,就可以对比不同的图片,看看64位中有多少位是不一样的。在理论上,这等同于计算"汉明距离"(Hammingdistance)。如果不相同的数据位不超过5,就说明两张图片相似;如果大于10,就说明这是两张不同的图片。 你可以将几张图片放在一起,也计算出他们的汉明距离对比,就可以看看两张图片是否相似。 这种算法的优点是简单快速,不受图片大小缩放的影响,缺点是图片的内容不能变更。如果在图片上加几个文字,它就认不出来了。所以,它的最佳用途是根据缩略图,出原图。 实际应用中,往往采用更强大的pHash算法和SIFT算法,它们能够识别图片的变形。只要变形程度不超过25%,它们就能匹配原图。这些算法虽然更复杂,但是原理与上面的简便算法是一样的,就是先将图片转化成Hash字符串,然后再进行比较。 以上内容大部分直接从阮一峰的网站上复制过来,想看原著的童鞋可以去在最上面的链接点击进去看。
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