以圖搜圖，是通過搜索影像文本或者視覺特征，為用戶提供互聯網上相關圖形影像資料檢索服務的專業搜索引擎系統，是搜索引擎的一種細分，通過輸入與圖片名稱或內容相似的關鍵字來進行檢索，另一種通過上傳與搜索結果相似的圖片或圖片URL進行搜索，
產生原因
互聯網上影像的資料資訊日漸龐大，用戶對網上影像搜索的要求也在不斷提高，使各種基于Web的影像搜索引擎應運而生，影像搜索引擎的出現，使我們對網上影像資訊的搜索變得非常簡單，盡管還不很完美，卻已經可以滿足我們的大多數需求，
使用方法
一、上傳本地圖片 二、輸入圖片URL地址 用戶通過上傳圖片或輸入圖片的url地址，從而搜索到互聯網上與這張圖片相似的其他圖片資源，同時也能找到這張圖片相關的資訊，作業原理
影像搜索引擎需要為在Web上瀏覽過的影像建立索引資訊，能夠進行影像分析和判別，為影像加注釋，存盤抽取出的索引資訊建立索引庫，理想的影像搜索引擎還應該能支持基于內容的影像檢索， 影像識別方法 1、自動查找圖形文：可以通過兩個HTML標簽，即IMG SRC和HREF來檢測是否存在可顯示的影像檔案，IMG SRC表示“顯示下面的影像檔案”，而HREF則表示“下面是一個鏈接”，這兩種標簽經常導向一個影像檔案，搜索引擎通過檢查檔案擴展名來判斷鏈接的是否是影像檔案，如果檔案擴展名是.GIF或.JPG，那它就是一個可顯示的影像， 2、人工干預找出影像并進行分類：即人工對網上的影像及站點進行選擇，這種方法可以產生準確的查詢體系，但勞動強度太大，限制了處理影像的數量，由于影像不同于文本，需要人們按照各自的理解來說明其蘊含的意義，因此影像檢索比起文本的查詢和匹配要困難得多，影像搜索引擎大多支持關鍵詞檢索和分類瀏覽兩種檢索方式，部分可提供可視屬性檢索，但也很有限，它們主要的檢索途徑有以下幾種： a. 基于影像外部資訊：即根據影像的檔案名或目錄名、路徑名、鏈路、ALT標簽以及影像周圍的文本資訊等外部資訊進行檢索，這是影像搜索引擎采用最多的方法，在找出影像檔案后，影像搜索引擎通過查看檔案名或路徑名確定檔案內容，但這取決于檔案名或路徑名的描述程度， b. 基于影像內容特征描述：這是一種語意層次的匹配，需要人工對影像的內容（如物體、背景、構成、顏色特征等）進行描述并分類，給出描述詞，檢索時，將主要在這些描述詞中搜索你的檢索詞，這種查詢方式是比較準確的，一般來講可以獲得較好的查準率，但需人工參與，勞動強度大，因而限制了可處理的影像數量，并且需要一定的規范和標準，效果取決于人工描述的精確度， c. 基于影像形式特征的抽取：由影像分析軟體自動抽取影像的顏色、形狀、紋理等特征，建立特征索引庫，用戶只需將要查找的影像的大致特征描述出來，就可以找出與之具有相近特征的影像，這是一種基于影像特征層次的機械匹配，特別適用于檢索目標明確的查詢要求（例如對商標的檢索），產生的結果也是最接近用戶要求的，使用案例
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標籤：Python