lolishinshi/imsearch

解決的問題

imsearch 是設計用於僅使用目標影像的小幅裁切截圖，從大型資料集內尋找完整原始影像。它解決了僅有部分視圖時，識別原始來源影像的問題。

工作原理

此工具使用特徵點比對來識別相似性。它利用 FAISS 庫對這些特徵點進行高效索引與搜尋。整個流程包含：

1. 新增影像：掃描目錄中的影像檔案（jpg、png、webp）。
2. 訓練：透過在影像資料的代表性樣本上訓練聚類器，建立 BIVF 索引，以確保搜尋速度均衡。
3. 建構：根據訓練完成的量化器建構最終索引。
4. 搜尋：將查詢影像的特徵點與索引比對，以找出最相似的影像。

適用對象

需要執行大規模反向影像搜尋的使用者，特別是希望從小型片段或截圖中定位完整影像的人。

主要亮點

• 大規模處理能力：針對從數千到數百萬張影像的資料集進行優化。
• 基於特徵點：專門針對部分影像比對，而非一般影像相似性。
• HTTP API：內建伺服器模式，可將索引載入記憶體，實現高效率 API 存取。
• Docker 支援：提供 Docker 鏡像，便於部署。