“用图片搜索图片”的技术原理

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图片搜索是使用图像识别技术根据原始图片的颜色分布，几何形状，纹理和其他视觉特征在网络上搜索相似图片的方法.

使用图片搜索是模糊搜索. 搜索是基于与原始图片的相似性. 获得的结果通常是广泛的，粗糙的，甚至是失败的. 在搜索结果不理想的情况下，可以根据按图片搜索图片的技术原理，对原始图片进行预先处理，使图片的特征更加突出，采用“捕捉”算法进行图片搜索. 图片可用于提高搜索效果. 因此，有必要对用图片搜索图片的基本概念和原理有深刻的理解，以提高搜索效率.

有许多技术方法可以按图片搜索图片. 以下一种称为“内容特征方法”:

上传原始图像后，搜索引擎将执行以下操作:

（1）假设50×50像素，将原始图像转换为较小的灰度图像

（2）将灰度图片转换为黑白图片. 转换时，首先为“黑色”和“白色”设置适当的截止值，称为“阈值”，将灰度级小于此阈值的像素确定为“黑色”，将灰度级大于此阈值的像素确定为“白色”. 该阈值可以通过使用穷举法的重复实验来确定. 确定的原则是使黑白图片的轮廓与原始图片尽可能一致.

（3）根据某种算法，黑白图片中的每个像素都用二进制数字0或1表示，0表示黑色，而1表示白色，形成50×50 0-1矩阵，称为“功能”矩阵”，例如:

（4）将搜索到的图像的特征矩阵与原始图像的特征矩阵进行比较. 比较方法类似于``Hamming Distance''算法，即对两个矩阵中相同位置的二进制值执行XOR运算，如果两个值相同，则运算结果为0，否则为1. 最后，如果统计运算结果中的1s的数目小于某个数目，则认为1的数目相似，否则视为不相似.

可以看出，特征矩阵是根据原始图片的内容确定的，因此可以在搜索之前对图片进行预处理，例如调整色相，饱和度，亮度，对比度，清晰度和裁切，局部处理等图片搜索的原理，以增强图片的内容结构，突出图片的特征，提高搜索效率.

当您看事物时图片搜索的原理，不仅应该“知道”，而且应该“知道”. 网络上每种技术背后都有相应的概念和原则. 如果您能清楚地理解这些概念和原则，那么您将更有效地使用网络技术，并使它发挥更好的作用.

下一次，我们将使用一个特定的案例来说明如何对图像进行预处理，以提高“按图像搜索”的检索精度.

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