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    以图搜图系统工程实践

    以图搜图系统工程实践 之前写过一篇概述: 以图搜图系统概述 。...以图搜图系统需要解决的主要问题是： •提取图像特征向量（用特征向量去表示一幅图像）•特征向量的相似度计算（寻找内容相似的图像） 对应的工程实践，具体为： •卷积神经网络 CNN 提取图像特征•向量搜索引擎...并不能直接支持这项功能，然而我们是可以通过集合和分区的设计去实现简单的条件过滤，例如，我们有很多图片数据，但是这些图片数据都明确的属于具体的用户，那么我们就可以按照用户去划分 partition ，这样查询的时候以用户作为过滤条件其实就是指定...结语 本文讲述了以图搜图系统进行工程实践时比较常见的内容，最后强烈推荐一下 Milvus 。 文中的外部链接，建议点击左下角 阅读原文 查看。

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    以图搜图-自动生成图模式匹配Cypher

    •7.5 olab.schema.auto.cypher函数其它使用案例 •八、参考链接 以图搜图-自动生成图模式匹配Cypher 这里要实现的搜图效果，不是搜索图片，而是搜索图数据。...olab.schema.auto.cypher函数可以实现对已有图结构的翻译，实现以图搜图的效果非path匹配。通过JSON定义的图格式数据，抽取图模式并拼接为CYPHER语句。...apoc.convert.fromJsohengsnList(olab.convert.json(['21','123',123])) 7.3 olab.schema.auto.cypher执行 下面的几个例子展示从已有的图数据生成搜素图模式的...p2,p3,p4,p5,p6,p7 // RETURN {graph:[p0,p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7]} AS graph LIMIT 100 八、参考链接 该函数可以非常方便的进行以图搜图...更多案例请查看ongdb-lab-apoc组件[3] References [1] TOC: 以图搜图-自动生成图模式匹配Cypher [2] 案例中使用的DEMO入参数据集下载: https://github.com

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    以图搜图-【案例】将图搜结果转换为虚拟图之后输出

    @TOC[1] Here's the table of contents: •将图搜结果转换为虚拟图之后输出 •1.1 CYPHER语句 •1.2 执行结果 •1.3 参考链接...将图搜结果转换为虚拟图之后输出 CYPHER语句 •提取图结构并以图搜图将结果转换为虚拟图 创建一个多环路子图并抽取其图结构匹配其它相似子图之后生成虚拟图 CREATE (n1:公司) SET n1....虚拟图表示将查询结果生成为一个物理存储中不存储在的图，例如将虚拟图挂上指标数据之后返回给数据分析系统实现三维和二维数据的集成。其中三维主要指图数据，二维指关系数据库、ES或者其它存储系统。...在图模型建模中一般将时间序列建模为图模型指标更方便理解和查询操作，指标数据主要存储在二维存储中，图结构主要存储在图数据库中。生成虚拟图这个结果集可以提供给后续更多数据分析应用使用。...参考链接 ONgDB图数据库存储过程插件ongdb-lab-apoc[2] References [1] TOC: 以图搜图-【案例】将图搜结果转换为虚拟图之后输出 [2] ONgDB图数据库存储过程插件

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    Milvus实战｜ 以图搜视频系统

    以图搜视频，顾名思义就是拿一张图片去视频底库里面搜索包含相似镜头的视频。以图搜视频中一个关键的步骤就是视频向量化，视频向量化即在视频中抽取关键帧，对每帧视频进行特征提取，将其转化为结构化的向量。...至此，好奇的读者可能会问，这和以图搜图有什么区别呢？是的，对视频所有关键帧图片的搜索本质上就是以图搜图。 | 系统简介 整个以图搜视频系统的工作流程可以用下面这张图来表示： ?...| 数据准备 本文以 Tumblr 上面大约 10 万个 gif 动图为例搭建了一个以图搜视频的端到端解决方案。读者可以使用自己的视频文件来进行系统搭建。...等待视频导入完成以后，整个以图搜视频系统就全部搭建完成了！ | 界面展示 打开浏览器，输入 192.168.1.38:8001 即可看到以图搜视频的界面，如下图所示： ?...接下来就尽情享受以图搜视频的乐趣吧！ | 结语 本文利用 Milvus 搭建起了以图搜视频系统，展示了 Milvus 在非结构化数据处理中的应用。

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    以图搜图技术演进和架构优化【优质文章】

    这背后都是强大的以图搜图技术。...以图搜图技术发展了许多年，从早期以图搜图的精度不尽如人意，到后来基于以图搜图技术开发出非常多的改变用户行为和提升效率的应用，经历了不小于10年的发展，整体的技术方案，数据量级，工程架构都进行了多轮的迭代...当前，各个大厂都在基于以图搜图技术来提供更好的产品，服务；我们希望在这篇文章中对以图搜图技术做一个全面的总结，主要包含以下几个方面： 1. 以图搜图技术的通用框架； 2. 以图搜图技术迭代； 3....以图搜图是工程+算法的结合，架构演进； Part 1. 以图搜图技术的通用框架 在这一章，我们来介绍以图搜图技术的通用框架。在介绍以图搜图技术之前，我们来看任何一个搜索技术所拥有的基本组件。...以图搜图的技术迭代 这个部分我先打算介绍一下特征、检索引擎各自都经历了哪些迭代，然后在以不同时段典型的工业界的使用的方案来介绍以图搜图技术代际的迭代。

    1.8K10

    AI Talk | AI工业质检之以图搜图引擎

    今天一篇“AI工业质检之以图搜图引擎”带大家如何解决工业漏检问题，如何回溯漏检历史现场。...以图搜图引擎就是以这样背景情况设计出来，终极目的回溯漏检历史现场。...02挑战与困难 目的 一：工业环境可以多项目迁移 二：高性能，短时间回溯漏检现场 三：高命中率，快速定位问题 以图搜图发展历史悠久，目前市面流行方案绝大部分就是采用深度学习，基于训练模型方向进行图片特征提取...目标图像筛选：工业产品90%都是多角度成像，利用多角度成像实现产品2维化平面检测，多角度通常称多点位设计，成像严格按照点位设计固定拍摄，无论机台复制多少实例，成像都使用一套点位黄金模板，以图搜图目的是回溯漏检历史现场...关键区域与图像模板匹配：上述讲到根据点位设计可以达到目标图像筛选，从而减少搜图量，节省时间，但是传统matchTemplate算法对全图计算还是耗时极大，为了缩短耗时，以图搜图支持人工框选关键位置，根据框选的关键区域进行对比可以提升十几倍甚至上百倍性能

    1.9K31

    AI Talk | AI工业质检之以图搜图引擎

    今天一篇“AI工业质检之以图搜图引擎”带大家如何解决工业漏检问题，如何回溯漏检历史现场。...以图搜图引擎就是以这样背景情况设计出来，终极目的回溯漏检历史现场。...02 挑战与困难 目的 一：工业环境可以多项目迁移 二：高性能，短时间回溯漏检现场 三：高命中率，快速定位问题 以图搜图发展历史悠久，目前市面流行方案绝大部分就是采用深度学习，基于训练模型方向进行图片特征提取...引擎设计流程结构图上述 目标图像筛选：工业产品90%都是多角度成像，利用多角度成像实现产品2维化平面检测，多角度通常称多点位设计，成像严格按照点位设计固定拍摄，无论机台复制多少实例，成像都使用一套点位黄金模板，以图搜图目的是回溯漏检历史现场...关键区域与图像模板匹配：上述讲到根据点位设计可以达到目标图像筛选，从而减少搜图量，节省时间，但是传统matchTemplate算法对全图计算还是耗时极大，为了缩短耗时，以图搜图支持人工框选关键位置，根据框选的关键区域进行对比可以提升十几倍甚至上百倍性能

    1.2K20

    京东以图搜图功能API接口调用算法源码python

    京东图搜接口是一个强大的工具，它允许开发者通过上传图片来搜索京东平台上的商品。这项服务对于电商平台、比价应用或是任何需要商品识别功能的服务都非常有用。...步骤一：了解京东图搜接口在开始之前，你需要对京东图搜接口有一个基本的了解。通常，你可以在京东开放平台的官方文档中找到接口的详细信息，包括支持的功能、请求的格式以及参数要求等。...步骤三：准备请求参数请求京东图搜接口通常需要以下参数：image: 图片的Base64编码字符串。app_key: 你的应用的AppKey。步骤四：生成签名签名是请求安全的一部分。...步骤五：发送请求使用HTTP客户端库（如Python的requests库）来发送POST请求到京东图搜接口的URL。请求体中应该包含图片的Base64编码和必要的参数。

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    是时候展示一波花里胡哨了——以图搜图

    导读 前段时间分享一个小视频，今天来详细讲解一波如何实现以图搜图，这篇写了好几天，自身能力有限可能没办法写的非常完美，也没有办法把所有点都讲的非常的仔细，但是我都会附上详细的链接，大家有什么不懂的都可以去查一哈...相对于关键字搜索，以图搜图的方式更加的方便，特别对于特征难以用文字描述的，这个时候图像搜索就能展示出它的强大了。 当然还有很多应用场景： 例如， 你需要的图片有水印，想要找到无水印的版本。...二、常见的以图搜图的网站 百度识图：https://www.baidu.com/ 拍立淘：http://www.pailitao.com/ 360图片：http://image.so.com/ 更多的可以查考...：https://www.runningcheese.com/cbir 例如百度的以图搜图步骤如下： （1）打开百度（www.baidu.com） ?...第一步的目的找到对应的类别，而找到了对应的类别还不能满足我们的需求，比如找到了书包，但实际上书包的款式多种多样，还是无法满足我们的需求，对于上图中，如果我们用语言去描述这个书包，很难准确的描述并找到目标商品，这时就体现了以图搜图的价值了

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    使用KVectors向量数据库构建以图搜图应用

    以图搜图是电商平台上很常见的用户需求， 今天，我们尝试用最轻量级的方式， 为大家演示如何用KVector向量数据库构建一个以图搜图应用。...整个以图搜图的应用流程很简单，主要两个方向： 上传图片到图片存储到时候（比如云上的对象存储，或者其他第三方图床）， 我们会使用图像Embedding模型对上传的图片进行embedding操作， 然后将获得的图片对应的...既然本次我们主要专注在轻量与集成度上，图像的embedding模型我们选择了一个比较老的小模型：MobileNetV2，相对于最新的VL模型或者CLIP模型，效果上可能不是最好的，但完成基础的以图搜图能力还是没有问题的...至此，一个基于KVectors向量数据库的以图搜图应用就算构建完成了，是不是很简单？...除了以图搜图场景，KVectors向量数据库还可以在产品推荐、客服知识库、传统与各种RAG变种等不同场景发挥同样强大的作用。

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    OCR识字找图关键词找图以文搜图工具使用教程

    OCR识字找图工具功能简介： 当你有一批图片但是想提取图片里面包含关键词的的图片，以前都是手工肉眼打开去找，其实这个大可不必，现在只需输入关键词，软件会自动搜索所有图片，只要包含指定关键词就会复制或者移动这个图片文件到指定文件夹...，大大提高了以文找图效率，全程无需人工过多干预，首先我们打开软件 选择好保目录，然后导入文件，最后填写完关键词，点击开始识别即可自动进行识别，如果识别会在转换状态显示成功，没有成功会显示未找到，无等，详情请观看视频教程...： OCR识字找图关键词找图以文搜图工具使用教程_哔哩哔哩_bilibili这个是win10以上使用的OCR识别文字并根据关键词进行搜图的小工具，比如你有1万张图片，你要提取图片里面有文字包含张三的图片

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