***公司和Python中的反向图像搜索有许多顶级技术公司很好地使用RIQ。例如，Pinterest在2014年首次实现视觉搜索，然后在2015年发布了一份白皮书，揭示了视觉搜索的结构。反向图像搜索让Pinterest从时尚的事物中提取视觉元素，然后向消费者推荐类似的产品。众所周知，GoogleImages采用反向图片搜索技术，用户可以上传一张图片，然后搜索相关图片。上传的图片通过算法进行分析以创建数学模型，然后与谷歌数据库中的数千张图片进行比较，直到找到匹配或相似的图片。这是OpenCV2.4.9特征体验报告的图片算法和Python库。在开始之前，让我们先了解一下构建图片搜索所需的Python元素。专利算法SIFT（尺度不变特征变换）使用图像标识符识别相似图像的免费专利技术。即使图片的大小、角度、深度不同，该技术仍然可以成功匹配内容相似的图片。SIFT使用从图像中提取的大量特征作为搜索条件。可以匹配从同一物体不同角度拍摄的图片，可以通过不变的特征进行搜索匹配。SURF（AcceleratedRobustFeature）算法SURF和SIFT一样，也是一个免费的专利算法，可以说是SIFT的加速版。与SIFT不同，SURF使用盒式滤波器来逼近高斯的拉普拉斯算子。SURF使用Hessian矩阵来确定图像的位置和大小。在许多应用中，旋转不变性不是必要条件，因此算法速度更快，无需寻找方向。SURF包括几个加速计算每一步的功能。图像经过旋转和模糊处理后，SURF仍然工作得很好，比SIFT快3倍。但是，SURF在光源和透视变换方面不是很擅长。OpenCV提供了SURF函数，SURF.compute和SURF.detect可以用来寻找描述符和关键点。开源算法KAZE算法KAZE是一种在非线性尺度空间中运行的开源2D多尺度和新颖特征检测和描述算法。加性运算符分裂(AOS)和可变热导扩散的有效技术被用于构建非线性尺度空间。多尺度图像处理的基础很简单——构造一个图像的尺度空间，然后用一个函数对图像进行处理，增强图像的尺度或时间。AKAZE(acceleratedKAZE)算法从名字就可以猜到，这种算法速度更快，可以快速找到两张图片之间匹配的关键。AKAZE使用二进制描述符和非线性尺度空间来平衡准确性和速度。BRISK（BinaryRobustScaleInvariantKeypoints）算法BRISK非常擅长检测和匹配描述符和关键点。该算法是一种高度适应性的、基于尺度空间的FAST检测器，使用位串描述符，可以显着加快搜索速度。尺度空间关键点检测和关键点描述有助于性能优化FREAK（快速视网膜关键点）算法这是一种受人眼启发的新关键点描述符。从图像强度的比较中有效地计算二进制串联字符串。与BRISK、SURF和SIFT相比，FREAK速度更快，内存效率更高。ORB(NativeFASTandRotatedBRIEF)ORB是一种二进制描述符，具有抗噪声和旋转不变性。ORB基于FAST关键点检测和BRIEF描述符，共同促成了其低消耗和高性能。除了快速准确的定位组件外，计算原始BRIEF、分析变化以及与原始Brief的关系是ORB的另一大特点。Python库OpenCVOpenCF分为学术版和商业版。OpenCV作为一个开源的机器学习和机器视觉库，方便了各机构基于OpenCV构建自己的版本。超过2500种优化算法，包括最先进的机器学习和机器视觉算法，可以处理各种需求：人脸检测、物体识别、相机运动跟踪、寻找相似图片、眼动追踪、场景识别等。***公司喜欢谷歌、雅虎、IBM、索尼、本田、微软和英特尔大量使用OpenCV库。OpenCV使用Python、Java、C、C++和MATLAB作为编程接口，支持Windows、Linux、MacOS和Android平台。PythonImagingLibrary(PIL)PIL在进行图像和图形处理时支持多种语言格式，使您的Python能够处理图像。图像处理的标准程序包括图像增强、透明度和遮罩、图像过滤、逐像素操作等。建立一个图片搜索引擎图片搜索引擎可以从现有的图片中找出相似的图片，最好的是Google的图片搜索引擎。有很多方法可以构建一个新的图像搜索引擎项目，这里有一些：使用图像提取、图像描述提取、元数据提取和搜索结果提取构建图像搜索引擎。定义您的图像描述符、索引数据集、定义您的相似读取矩阵，然后进行搜索和排名。选择要查找的图片，选择已有图片的文件夹，遍历文件夹中的图片，创建图片特征索引，使用相同的特征与要查找的图片进行匹配，得到匹配的图片。我们的做法是一开始匹配图像的灰??度版本，逐渐开始使用SIFT和SURF等复杂的特征匹配算法，最后使用开源算法BRISK。这些算法都只需要很小的修改就可以得到有效的结果。基于这些算法构建图像搜索引擎可以有很多应用，例如分析图像流行度、识别图像中的对象等。示例：一家IT公司需要为客户构建一个图像搜索引擎。功能是提交一个品牌logo，会显示所有与该品牌相关的图片。客户可以根据搜索结果分析某个品牌在某个地区的受欢迎程度。该技术仍处于早期阶段，RIQ的潜力尚未完全发挥。
