最近宅在家，消遣时间之际，总会遇到一个让我困扰的事情。比如随手刷到的一个GIF，总想找到它的原片。
各位绅士可别想歪，我说的是动漫。
这个问题本质是一个相似度的检索问题。
说到视频找视频，其实可以分解为以图搜图。以图搜图这项技术，已经十分成熟，且已产品化。尤其在主流搜索引擎，很难找到一个不能搜图的引擎。连淘宝都有自己的时尚搜图功能。
但是当你满怀期待上传一张图时，你会发现，他返回的结果要么是同风格作品，要么是图片的描述。摔，我不是让你做抽象阅读理解哇。
这样的现象，实际是个性化需求与规模化需求的矛盾。对于公司，能规模化的，成本越低；定制带来存储成本，远高于能带来的回报。
这样的问题难不倒我们广大的人民群众，如果没有现成的，那我们就造一个。
以图搜图，可以理解为图像的检索，图像和其它信息一样，是可以被索引，被检索的。
于是乎，可以将整个工程抽象为3个部分。
- 图像预处理
- 图像特征表征
- 图像检索
图像预处理，一般是尺寸、色调的调整、以及去除明显的噪声。
索引建立有很多种方法，其核心是构造图像的特征表征。
这里先用简单的，构建一个 MVP（最小可行性产品），就采用谷歌的 MobileNet 啦。
该模型尺寸仅数十M，放在服务器或是部署到手机移动端，完全绰绰有余。（实不相瞒，其实一开始上的VGG16，但是模型太大了，服务器放不下。）
最后，图像检索，当一张新图来到时，对其进行特征提取，然后去索引库中查询，返回特征表征最近的 TopN，一个简单的以图搜图就完成了。
迫不及待想尝试了，但是发现一个大问题，咱们的索引图从哪儿来？总不能凭空捏造噻。
嗯，这也不是什么大问题，之前浏览某P开头，哦不对是G开头的学习网站，发现了知乎问题的爬虫。
这可是个好东西，恰好知乎时间线上，总有一个问题干扰学习——#什么样的腿才叫好看的腿#
就拿这个问题为例，将图片在离线创建索引，随后通过服务端部署。（服务端部署也可以讲一集，但不在这里，别挡住我看腿。）
当当当，随着周末两天的操作，舍弃了俺在的 pubg mobile 战友，谷粒粒的第一个搜图app上线咯。喜大普奔。
让我们赶紧试试，
嗯，还不错
再来一张，
原图秒匹配好吗，还给配上了类似风格的照片。
到这里，咱们的以图搜图小应用，就算开发上线完毕啦。
学习效率上升N个档次有没有⬆
链接地址：以图搜图之#什么样的腿才叫好看的腿# http://img-search.kuhungio.cn/
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