一、应用场景

电商平台

商品搜索：用户上传商品图片，系统通过图片识别技术找到相似或相同的商品，提高购物体验。

自动标签：通过图片内容自动生成标签，提升商品管理效率。

社交媒体

相似内容推荐：通过分析用户上传的图片，推荐相似的内容或用户，提高用户粘性。

版权保护：识别盗版图片，保护原创作者的权益。

艺术领域

艺术品鉴定：通过上传艺术品图片，自动匹配数据库中的相关信息，提供鉴定服务。

艺术品推荐：根据用户上传的艺术品图片，推荐相似风格的作品，提升用户体验。

安全监控

人员识别：通过监控视频中的图像，快速识别人员，提高安全性。

车辆识别：识别监控视频中的车辆，提高交通管理效率。

干货来了：

图像特征提取， 落地。

def extract_features(img_path):
    """
    从指定路径加载图像，进行预处理，然后通过模型提取特征向量
    :param img_path: 图像路径
    :return: 特征向量
    """
    img = image.load_img(img_path, target_size=(1024, 1024))
    img_data = image.img_to_array(img)
    img_data = np.expand_dims(img_data, axis=0)
    img_data = preprocess_input(img_data)
    features = model.predict(img_data)
    return features.flatten()

为了再百万记录中快速的查询到所需的图片。我们在提前特征的时候同时记录索引

# 初始化 FAISS 索引（使用内积作为余弦相似度）
dimension = 2048  # ResNet50 的输出维度
index = faiss.IndexFlatIP(dimension)  # 使用内积作为相似度度量
# 保存索引
faiss.write_index(index, 'image_features_index.faiss')

通过上传的图片特征进行，图片特征比对，实现以图搜图。

# 开始比对计时
start_time = time.time()

# 提取新图像的特征向量
new_features = extract_features(new_img_path)
new_features = new_features / np.linalg.norm(new_features)  # 对新图像的特征进行归一化

# 进行相似性搜索，返回 k 个最近邻居
k = 1
D, I = index.search(np.array([new_features]), k)

# 结束比对计时
end_time = time.time()

# 计算比对时间
search_time = end_time - start_time

# 打印最近的 k 个图像名称和相似度（内积）
for i, idx in enumerate(I[0]):
    img_name = list(image_features.keys())[idx]
    similarity = D[0][i]
    print(f'Image: {img_name}, Similarity: {similarity}')

print(f"图像比对完成，耗时：{search_time:.2f} 秒")

本次我们采用的模型为ResNet50

# 初始化 ResNet50 模型
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, pooling='avg')

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