lolishinshi/imsearch

何を解決するか

imsearch は、画像の小さな切り抜きスクリーンショットのみを使って、大規模なデータセット内から元の完全な画像を検索するように設計されています。部分的なビューしか入手できない場合に、オリジナルのソース画像を特定する問題を解決します。

動作方法

このツールは特徴点マッチングを使用して類似性を識別します。特徴点のインデックス作成と検索には、効率的な処理を実現するため FAISS ライブラリを利用しています。プロセスは以下の通りです：

1. 画像の追加: jpg、png、webp 形式の画像ファイルをディレクトリからスキャンします。
2. トレーニング: 画像データの代表的なサンプルを用いてクラスタリングを行い、検索速度のバランスを確保する BIVF インデックスを作成します。
3. 構築: トレーニング済みの量子化器に基づいて最終的なインデックスを構築します。
4. 検索: クエリ画像の特徴点をインデックスと照合し、最も類似した画像を検索します。

対象ユーザー

小さな断片やスクリーンショットから完全な画像を特定したい、大規模な逆画像検索を実行したいユーザー向けです。

特徴

• 大規模対応: 数千から数百万枚の画像を扱うように最適化されています。
• 特徴点ベース: 一般的な画像類似性ではなく、部分画像のマッチングに特化しています。
• HTTP API: インデックスをメモリに読み込む高パフォーマンスな API アクセスを可能にする組み込みサーバーモードを備えています。
• Docker 対応: インストールとデプロイを容易にする Docker イメージが提供されています。