基于深度学习的以图搜图实战，课程从实战的角度出发，方案来源于工业界实际业务应用（例如：京东、淘宝、拍照搜题、搜索引擎搜索业务等）。通过深度学习工具PyTorch 完成图片特征抽取，结合Facebook AI团队开源的针对聚类和相似性搜索库，完成图片特征索引构建和在线图片检索。

七牛云以图搜图官方文档：https://developer.qiniu.com/dora/4680/image-search 七牛云综合 SDK下载及安装文档：https://developer.qiniu.com/kodo/1241/php 本示例SDk放置在\library\Public\Qiniu下 整合的方法模型在\library\Db\Qiniu.php，记得配置accessKey和secretKey 测试控制器放在\application\app\controllers\Test.php 本示例是在yaf框架下测试，其它框架，如thinkphp类似

CBIR船舶检索系统,基于MATLAB内容的图像检索，即CBIR系统主要分为两部分，一个是特征提取，另一个是查询。当用户通过查询接口，放入想要检索的图片时，查询接口通过检索引擎，对信息进行索引、过滤，在将所得数据提交给查询子系统中的知识库、特征库和图像数据库，通过知识辅助，将它和特征提取子系统连接。其中，特征提取子系统包括对图像数据进行预处理，利用系统中的算法对图像分别进行特征提取和目标识别，连接本地图像数据库和相应的图像特征库，并将所得数据反馈给查询子系统，在通过查询接口呈现在用户面前

Java 利用感知哈希算法简单实现用户头像搜索（搜图）附件 文章地址：https://blog.csdn.net/fan_hong_sy/article/details/115340032

MATLAB基于内容的图像检索简单来说，就是图片检索图片，目前典型的CBIR系统包括：QBIC、Virage、Photobook等，这些系统的工作原理都是当用户将一幅图片呈现后，计算机通过提取图片中形状、颜色、纹理、文本等特征后，在数据库中进行对比，找出特征相似的图片，这样不仅能使检索结果更准确，还能利用计算机高度自动化、智能化的发展特点，避免了人工干预，减少了重复冗余的工作量。例如当我们进行船舶检索时，我们可以通过建立一个包括各种各样船舶种类的庞大数据库，并适当地对每张图片配以文本，这样当用户输入一张图片后，系统就会提取相应的特征进行分析，并从中选出类似的图片，这样大大减少了因输入的描述性文本错误而检索出不符合要求的船舶的可能性，提高了效率。

MATLAB基于内容的图像检索简单来说，就是图片检索图片，目前典型的CBIR系统包括：QBIC、Virage、Photobook等，这些系统的工作原理都是当用户将一幅图片呈现后，计算机通过提取图片中形状、颜色、纹理、文本等特征后，在数据库中进行对比，找出特征相似的图片，这样不仅能使检索结果更准确，还能利用计算机高度自动化、智能化的发展特点，避免了人工干预，减少了重复冗余的工作量。例如当我们进行船舶检索时，我们可以通过建立一个包括各种各样船舶种类的庞大数据库，并适当地对每张图片配以文本，这样当用户输入一张图片后，系统就会提取相应的特征进行分析，并从中选出类似的图片，这样大大减少了因输入的描述性文本错误而检索出不符合要求的船舶的可能性，提高了效率。

搜索图片素材好软件

使用python跟vgg16预训练模型编写的以图搜图软件，类似百度的识图，给予一张图片去图片数据库搜索相同或者相似的图片并展示出来，界面使用pyqt编写，里面包含python3.7.2，vcscode以及项目源码，测试图片，使用文档，配置文档，一键爬取百度图片脚本，傻瓜式源码注释，欢迎大家学习使用，更多详情请看博客。

模仿百度以图搜图功能/淘宝的拍立淘功能，使用的模型vgg-16，环境配置完毕可以直接使用，有问题欢迎交流。 开发环境： # windows 10 　　# tensorflow-gpu 1.8 + keras 　　# python 3.6

在Windows10+vs2013+opencv3.00+qt5.6.0平台利用哈希感知算法实现以图搜图软件，可以输入图片，在数据库中搜索类似的图片。也可以对图片进行训练写入数据库。（相关博客：https://blog.csdn.net/KayChanGEEK/article/details/79284169）