但是试用了不少搜索引擎,感觉这次推荐这个搜图bot酱soutubot.moe最好用!当然搜图bot酱局限性就是搜图仅限NH的本子。普通漫画和P站画师的作品是无法检索的,对于我们经常在网站上分享的未标注出处的漫画,用这个搜图bot酱soutubot.moe在线网站搜图检索,成功率还是挺高的!如果你有Telegram电报账号,可以直接在Telegram电报群关注,
搜图bot酱发图机器人就会即时反馈找图结果,非常便捷,同类的网站附上了几个,大家按需使用。
如果你有用谷歌Chrome浏览器,可以安装油猴,在油猴脚本中搜索“Search By Image”聚合了不少以图搜图网站,
搜图bot酱:https://soutubot.moe
GitHub:https://github.com/lolishinshi/imsearch
相关链接:
爱发电:https://t.me/soutubot
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(ノ>ω<)ノ大家好!这里是搜图bot酱网页版(BETA)!可局部搜图NH内的本子,欢迎大家来测试!
(。>﹏<)不过目前网页很简陋…同时具有一定局限性
局限性:变形图/模糊图/无特征图/扫图差异/网点 均不行
如果大家觉得好用的话就请麻烦能多多宣传和赞助一下!毕竟目前服务器费用非常昂贵(300欧元/月)……最后谢谢大家的支持!
PS.目前只收录了NH内的本子哦!P站单图暂时未收录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 – 解决了传统 ORB 算法中存在的特征点过于集中的问题
faiss – 对大规模向量进行搜索
安装方式
安装 OpenCV、faiss
注:编译 faiss 时建议设置 -DFAISS_OPT_LEVEL=avx2 以最大化性能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
# 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
同类网站及工具
SauceNAO:https://saucenao.com
trace:https://trace.moe
Search By Image:https://greasyfork.org/zh-CN/scripts/2998
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