https://github.com/lolishinshi/imsearch

基于特征点匹配的相似图片搜索
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基于特征点匹配的相似图片搜索

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/lolishinshi/imsearch
• Owner: lolishinshi
• License: gpl-3.0
• Created: 2021-09-09T04:01:30.000Z (almost 3 years ago)
• Default Branch: master
• Last Pushed: 2023-08-02T07:14:39.000Z (11 months ago)
• Last Synced: 2024-01-26T09:02:05.894Z (5 months ago)
• Language: Rust
• Size: 339 KB
• Stars: 511
• Watchers: 4
• Forks: 39
• Open Issues: 14
• Metadata Files:
  • Readme: README.md
  • License: LICENSE

Lists

• awesome-acg - imsearch - Image search powering [soutubot.moe](https://soutubot.moe). [中文] (Image Reverse Search)
• awesome-stars - lolishinshi/imsearch - `★591` 基于特征点匹配的相似图片搜索 (Rust)

README

        
# imsearch

基于特征点匹配的的局部图像搜索工具

主要基于以下项目：

- [ORB_SLAM3](https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3) - 解决了传统 ORB 算法中存在的特征点过于集中的问题

- [faiss](https://github.com/facebookresearch/faiss) - 对大规模向量进行搜索

## 安装方式

1. 安装 OpenCV、[faiss](https://github.com/facebookresearch/faiss/blob/main/INSTALL.md#building-from-source)

注：编译 faiss 时建议设置 `-DFAISS_OPT_LEVEL=avx2` 以最大化性能

2. `cargo install --git https://github.com/lolishinshi/imsearch`

## 用法

### 训练

首次运行时，需要根据大概需要添加的图片数量训练索引：

- 2k ～ 2w： K 取 65536，需要至少 5.2k 张图片训练

- 2w ～ 20w：K 取 262144，至少需要 21k 张图片训练

- 20w ~ 200w：K 取 1048576，至少需要 82k 张图片训练

然后将训练图片放到 train 文件夹内，并使用 `imsearch add-images train` 添加图片

再使用 `imsearch export-data` 导出 `train.npy`

再使用 `python utils/train.py K train.npy` 训练索引，

训练完的结果会保存在 `~/.config/imsearch/index`

注：大数据集上的训练非常耗时，在 K = 1048576，训练图片为 100k 张时，两张 3080 花了 16 个小时才训练完成。

### 添加图片

使用 `imsearch add-images DIR` 添加指定目录下的所有图片

### 构建索引

使用 `imsearch build-index` 构建索引，这个过程同样非常慢，在 3970x 上，需要约 20～40 分钟构建 10k 张图片的索引

注：可以设置 `RUST_LOG=debug` 来打印详细日志以观察进度

### 搜索图片

```shell

# 让 imsearch 打印详细日志

export RUST_LOG=debug

# 以默认参数直接搜索单张图片

imsearch search-image test.jpg

# --mmap：不需要加载整个 index 到内存

# --nprobe=128：搜索附近的 128 的 bucket，提高了精度但耗费更多时间

imsearch --mmap --nprobe=128 search-image test.jpg

# 启动服务器，监听 127.0.0.1:8000 端口

imsearch --mmap start-server

# 使用 httpie 通过 web api 搜索图片

http --form http://127.0.0.1:8000/search [email protected]

```

搜索耗时：250w 张图片的索引，在 3970x 上搜索一次耗时约 0.5s