中的知识点主要涉及到的是计算机视觉（Computer Vision）领域的一种高级应用——以文搜图（Image Retrieval）。在这个过程中，我们使用了OpenCV库，一个广泛用于图像处理和计算机视觉任务的开源库，以及ONNXRuntime，这是一个跨平台、高性能的机器学习推理框架。这里的关键技术是将自然语言文本转化为图像特征的表示，以便进行搜索匹配。 中进一步确认了这个项目的目标：当用户输入一段中文描述时，系统能够通过理解文本并匹配图像库中的图像特征，找出最符合描述的图片。这涉及到自然语言处理（NLP）和计算机视觉的结合，特别是文本到图像的语义映射。 **OpenCV**是计算机视觉中的重要工具，它提供了丰富的图像处理函数，包括图像读取、显示、转换、图像特征提取等。在以文搜图的应用中，OpenCV可能被用来预处理图像，如调整大小、去噪、色彩空间转换等，以便后续的特征提取。 **ONNXRuntime**是用于执行预先训练好的机器学习模型的运行时环境，它支持多种深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow等。在本项目中，可能有一个基于CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）的模型被转换成ONNX格式，并在ONNXRuntime中运行。CLIP是一个强大的模型，它在大量文本-图像对上进行了预训练，能理解文本与图像之间的语义关系。 **CLIP**是来自OpenAI的一个模型，它通过对比学习的方式学习到了文本和图像之间的对应关系。输入中文描述后，CLIP模型可以将其转化为高维向量，这个向量代表了文本的语义信息。同样，图像也可以通过CLIP转化为类似的向量表示。通过计算两个向量的相似度，可以确定文本描述与图像的相关性。 **C++/C#/C 编程语言**标签表明项目可能使用了这些编程语言中的至少一种来实现上述功能。C++通常用于性能敏感的部分，如图像处理；C#可能用于构建更高级的用户界面或与系统交互的部分；而C语言可能是作为底层库或者与硬件交互的部分。 综合以上，这个项目涉及的技术栈相当广泛，包括计算机视觉、自然语言处理、深度学习模型的部署和优化，以及多语言编程。它展示了如何将先进的AI技术融入实际应用，以解决实际问题。对于开发者来说，理解和实现这样的项目不仅可以提升计算机视觉和NLP的技能，还能增强跨领域技术整合的能力。

以图搜图Java+html源代码

pytorch以图搜图通过cnn模型提取特征建立-附件资源

讲述了相似图片搜索的几种方法，包括：基于文本的相似图片搜索和基于内容的图片搜索（浅层和深度学习方法），邮箱：fufaloveguomengkai@163.com

在使用CLIP做图文匹配时，发现只能用多个文本语句和一张图片匹配，而我想实现多个图片与文本进行匹配，基于CLIP进行实现。从头到尾可一键执行的代码打包一起放在资源里。执行test.py即可抓取你想要数量的图片并从中筛选出最符合你搜索关键词的照片。

安卓软件搜图神器 v4.6.1

分享课程——基于深度学习的以图搜图实战，完整版视频课程下载。 课程从实战的角度出发，方案来源于工业界实际业务应用（例如：京东、淘宝、拍照搜题、搜索引擎搜索业务等）。通过深度学习工具PyTorch 完成图片特征抽取，结合Facebook AI团队开源的针对聚类和相似性搜索库，完成图片特征索引构建和在线图片检索。 从0到1完成以图搜图的功能实现，针对课程业务分析、数据处理，图片特征索引构建和优化，在线图片检索功能全程实战操作，以最接地气的方式详解每一步流程、解决方案和代码实现。

使用opencv2.4.9 使用VS2013 基于图像直方图颜色空间比较

实现了基本的本地识图功能，就两个文件，接下来复杂的功能就得多家几个文件了就变得麻烦，先发出来damo吧。 可以实现精确识图功能 缩略图那样的 界面没优化

千金难买，肯定不会后悔，因为google的感知哈希算法准确率不怎么样，本代码通过对google的算法进行改良，能生成图片指纹进行图像相似度比对，高速检索，图片搜索，基于Java语言实现的，亲测相似度图片搜索准确率极高。