㈠ 誰能告訴我怎麼可以搜到更多類似的圖片
10款相似圖片搜索引擎
1. Picitup
一個相似圖片搜索引擎, 很簡單, 輸入關鍵詞搜索, 似乎沒什麼好說的. 但它的搜索過程真的是讓人覺得非常專業, 比如我輸入」android」進行圖片搜索, 可以在搜索結果頁通過」面部」, 「風景」, 「產品」和」顏色」來進行過濾.在過濾後的圖片搜索結果頁面又可以通過點擊某張圖片下面的」Similar Pictures」進行再次過濾。
2. Gazopa
一個全新的圖片搜索引擎，並非傳統的使用關鍵詞搜索，而是自動分析圖像中的元數據，作為搜索的關鍵數據，例如，顏色、形狀等，尋找相似的圖片。它能根據圖像自身的特徵從互聯網上搜索相似的圖像，而不是依靠人為設置的文字描述來搜索。
3. Tiltomo
Flickr 開發的一個搜索工具，主要用來維護Flickr 自己的圖片資料庫， Tiltomo的搜索演算法主要是基於相似的主題風格或相似的色調和材質：
4. Tineye.com
一種新的在線圖片搜索引擎：不像其它圖片搜索引擎是根據你提交的關鍵字進行搜索，Tineye.com根據你上傳的圖片去搜索相似的圖片。迄今為止，盡管Tineye.com的資料庫還不夠龐大，但它一直在迅速地成長中。Tineye.com需要注冊才能使用，不過大多時候它的搜索結果確實是很精確。
5. Byo image search
是根據你上傳的圖片來搜索相似的圖片，演算法主要是基於色彩，不過也包括主題風格：
6. Live.com
允許你進行一次關鍵字搜索後再執行相似性的搜索。你可以為Live索引中的任意一張圖片尋找相似的圖片。但搜索結果看起來並不是很精確：
7. Xcavator
Live.com很相似，你需要先輸入一個關鍵字，然後在搜索結果中挑選一張圖片，在根據這張圖片的特點來進行搜索：
8. Incogna
搜索速度非常快，主要是基於色彩和形狀上的相似性：.
9. Terragalleria
主要基於視覺上的相似性，而不考慮圖片的內容。
10. Google相似圖片搜索
還待在Google實驗室中的相似圖片搜索服務，雖然出生名門，但比起那些專業的相似圖片搜索來說，在它走出實驗室之前，確實應該再弄的高級點。
㈡ 小圖或者搜局部圖搜完整圖或者大圖的圖像識別演算法
在一幅大圖中查找一幅它完全包含的小圖（這個小圖是大圖中包含的一個區域）
1.如果兩圖的明暗度相同只是數學上的問題
2.如果明暗不同怎樣把它們的明暗調整成一樣的
3.顏色不同時怎麼辦
兩個圖的大小相差太多時速度會很慢，2和3是可以轉成灰階圖後可以解決
明暗和顏色不同的圖灰階的結果完全不一樣，公司做具體比較詳細，江蘇視圖科技專業圖片識別搜索。
㈢ 請問圖片識別搜索引擎的相關功能是如何實現的
那麼，怎麼做呢，就是從像素中提取特徵，特徵有各種各樣的提取方法，這也是每種演算法性能不同的主要原因。但是簡單來說，可以理解為將像素或者像素間關系翻譯為有代表性的表達方法。特徵能在編碼方式不同，受到噪音攻擊或其他各種攻擊下依然不變的，就是最完美的，不過現在還很難找到。 之後，就是如何快速搜索特徵了。一幅圖，可以提取很多特徵值，根據演算法不同而變，假比方說400X400的圖片，4個點提取一個特徵，沒有overlap，那麼可以提取40000個特徵，這就是一個圖片的特徵。當你要搜索這個圖片時候，需要將待識別的圖片和庫中圖片的特徵形成比較，原則上來說，如果40000個特徵全部匹配上了，那麼，一定就是你要的了。 但是，又出現了兩個問題，一個就是，准確度，一個是時間。 准確度在於，特徵收到「攻擊」後，可能不能完全匹配，那麼，就去找最相近的即可。比如，有39000個特徵匹配上了，那我估計結果也是想要的。這就是設定閾值的問題，高於這個閾值了，系統認為就是你要的了，然後就輸出結果給你了。 時間在於，庫中上億的圖片，每個圖片很多特徵點，你需要一一比較，可以想像即使在現在的硬體條件下，這個速度也夠嗆。那麼，就需要一些比較快速定位的演算法，而不能用簡單粗暴的歐氏距離啥的。推薦快速定位的方法，有LSH等。 總的來說就是這么個步驟了，但是，困難重重，根據商業化的需求和技術人員的要求不同，難點很多。打個比方，如果你要查的圖片是400X400的，但是有張圖片中有一個20X20的小塊是你要找的，那怎麼辦呢？這就要考慮類似SIFT金字塔的演算法了。反正知識點很多，這是一個學科，我不喜歡回答長篇大論，不過這全是我手打的，一不小心就啰嗦了，罪過罪過。
㈣ 我只有一張圖片想找這個視頻怎麼能找到
根據圖片找視頻方法如下：
1：打開網路圖片頁面，在搜索欄的右側的相機圖標點擊一下，選擇本地上傳我們的圖片。
(4)快速圖片搜索演算法擴展閱讀
度識圖具備尋找相同或近似相同圖像的能力，並能根據互聯網上存在的相同圖片資源猜測用戶上傳圖片的對應文本內容。從而滿足用戶尋找圖片來源、去偽存真、小圖換大圖、模糊圖換清晰圖、遮擋圖換全貌圖等需求。
基於網路領先的深度學習演算法，網路識圖擁有超越傳統底層特徵的圖像識別和高層語義特徵表達能力。2013年，網路識圖繼續加快功能升級與新增的步伐，推出了一般圖像的相似搜索功能，能夠對數十億圖片進行准確識別和高效索引，從而在搜索結果的語義和視覺相似上都得到很好的統一。
從相同圖像搜索（near plicate image search）到相似圖像搜索（similar image search），網路識圖首次突破了長期以來CBIR問題的困境，在解決圖像的語義鴻溝這個學術界和工業界公認的難題上邁出了一大步。該技術極大優化了識圖產品的用戶體驗。
㈤ 怎麼用圖片搜索地址
用圖片搜索地址的操作方法和步驟如下：
1、首先，在瀏覽器中輸入網路地址並跳轉，如下圖所示。
㈥ 搜索引擎如何實現用戶圖片檢索的需求
針對輸入有兩種：
一、以文字搜圖片
在採集圖片的時候，如果是來自網頁HTML中的img標簽，通常會有alt屬性，作為圖片的註解，這可以作為圖片的標簽，還可能有頁面的標題。如果是普通的圖片，沒有alt，那通過圖片分類器，對圖片打上標簽。
有了圖片對應的標簽之後，文字搜圖片的過程就變成了文字匹配標簽的過程了，按照匹配度高低先後展示出來即可。
二、以圖片搜圖片
這個一般指的是識圖功能，即找到相似的圖片，需要計算圖片之間的相似度。
首先需要縮小圖片，灰化，然後取圖片的hash，也就是圖片的指紋。圖片都是由像素組成，每個像素點都是由紅綠藍三原色（RGB）構成的，其中每種顏色取值為0~255，因此每個像素點的取值有16777216個（256^3），像素的大小信息會在文件格式中描述出來，假如說兩張圖片的所有像素點都一樣，那肯定是同樣的圖片。但是這樣的計算量太大了，而且也容不得一點、一像素的差異，而我們想要的其實是看起來一樣的圖片。因此需要提取出圖片的hash，作為圖片的特徵。
這類演算法比較多，也是關鍵點，比如說：pHash（感知哈希演算法），大致是縮小圖片至8X8大小，去掉了圖片尺寸明暗上的差異，灰化去掉顏色，然後計算平均灰度，將每個像素與平均灰度比較，大於等於計1，小於計0，這樣的差值序列就是hash，作為圖片的特徵。
pHash有對應的開源實現，然後還有SIFT、DCT等等演算法。復雜的演算法對抗圖片的變形效果也會比較好。
在得到hash之後，通過計算兩者的漢明距離，取漢明距離小的作為相似圖片，大概是要低於5，而高於某個閾值就認為不相似。
㈦ 相似圖片搜索的原理是怎樣的
2011年，Google把「相似圖片搜索」正式放上了首頁。你可以用一張圖片，搜索互聯網上所有與它相似的圖片。點擊搜索框中照相機的圖標。
有了50×50像素的黑白縮略圖，就等於有了一個50×50的0-1矩陣。矩陣的每個值對應原圖的一個像素，0表示黑色，1表示白色。這個矩陣就是一張圖片的特徵矩陣。
兩個特徵矩陣的不同之處越少，就代表兩張圖片越相似。這可以用」異或運算」實現（即兩個值之中只有一個為1，則運算結果為1，否則運算結果為0）。對不同圖片的特徵矩陣進行」異或運算」，結果中的1越少，就是越相似的圖片。
㈧ 掌握10個常用搜索技巧，讓你快人一步
你在網路搜索框里如何搜，會不會這樣問網路：「我急需要知道喜馬拉雅山為什麼不是8848的數據，你能不能在下午五點之前告訴我？」搜索是和機器對話，不是和人講話。你需要輸入的是關鍵詞，而不是禮貌的求助問話！所以搜索的基本功就是把你的問題變成關鍵詞，讓搜索更高效。下面十條搜索技巧，讓你的搜索開車技能從只會掛一檔提升到可以換二檔。
001 選對了關鍵詞，讓機器人更懂你
當我們搜索時，首先，搜索引擎演算法會在索引中查詢我們的搜索關鍵詞以找到適當的網頁。這些演算法會 分析相關關鍵字在某個網頁上（不論是在標題中還是在正文中）的出現頻率和顯示位置 。
一般你有明確的搜索需求，就直接把需求作為關鍵詞就ok，但我們也會經常遇到腦海中記不清或認不得的事物時，沒有養成篩選特徵信息並整合的習慣，還有就是以圖搜圖不得結果，就忙不迭地跑到群里或者網路發帖求助，正確的做法是養成良好的 特徵提取，關鍵詞整合 的習慣來自行解決問題的能力的必要性。對於記憶模糊的事物，我們可以通過零碎的記憶信息來找尋事物；對於想找的圖片用以圖搜圖未果，可以通過描述圖片特徵的關鍵詞來搜索。
002. 學點邏輯表達式，讓你搜索更省力
and表示數學裡面『與』的邏輯關系。搜索「關鍵詞A and 關鍵詞B」，則返回同時包含前後兩個關鍵詞的結果。
AND 和 OR [北京 上海 平均工資] [北京 OR 上海 平均工資]
3 雙引號讓你搜索更精準
查詢詞加上雙引號「」則表示查詢詞不能被拆分，在搜索結果中必需完整出現，可以對查詢詞精確匹配。如果不加雙引號「」經過網路分析後可能會拆分。查詢詞加上書名號《》有兩層特殊功能，一是書名號會出現在搜索結果中；二是被書名號擴起來的內容，不會被拆分。 書名號在某些情況下特別有效果，比如查詢詞為手機，如果不加書名號在很多情況下出來的是通訊工具手機，而加上書名號後，《手機》結果就都是關於電影方面的了。
4. 搜索不僅可以做加法，還可以做減法
查詢詞用減號-語法可以幫您在搜索結果中排除包含特定的關鍵詞所有網頁。例子：電影 -qvod。查詢詞「電影」在搜索結果中，「qvod」被排除在搜索結果中。
例如：搜索「注冊會計師考試」，你一定會發現一堆討厭的廣告！！試試這么做：搜索「注冊會計師考試 -推廣 -推廣鏈接」，對比一下就會發現，多年前的互聯網體驗，又回來了！這樣其實是從結果中去除「推廣」和「推廣鏈接」字樣，就可以獲得相對的自然的搜索結果了。
5 「+」包含特定查詢詞
查詢詞用加號+語法可以幫您在搜索結果中必需包含特定的關鍵詞所有網頁。例子：電影 +qvod。查詢詞「電影」在搜索結果中，「qvod」被必需被包含在搜索結果中。
6. 規避網路全家桶，記得帶上site
您如果知道某個站點中有自己需要找的東西，就可以把搜索范圍限定在這個站點中，提高查詢效率。例如：網路影音 site:。「site:」後面跟的站點域名，不要帶「http://」。site:和站點名之間，不要帶空格。
7 特殊文件搜索，filetype更好用
查詢詞用Filetype語法可以限定查詢詞出現在指定的文檔中，支持文檔格式有pdf，doc，xls，ppt，rtf,all(所有上面的文檔格式)。對於找文檔資料相當有幫助。例子：photoshop實用技巧 filetype:doc
8 在標題中搜索 intitle
網頁標題通常是對網頁內容提綱挈領式的歸納。把查詢內容範圍限定在網頁標題中，有時能獲得良好的效果。例如:出國留學 intitle:美國。intitle:和後面的關鍵詞之間不要有空格。
9 巧用豎線，查得更全
搜索 小蜘蛛不僅會聚焦，也會幫我們放大范圍，豎線就會讓我們查得更全
關鍵詞A|關鍵詞B』命令返回的結果是包含關鍵詞A或者關鍵詞B的網頁。
和or命令的區別是，『|』命令相當於分別搜索兩個關鍵詞，然後把結果整合在一起，按照相關性進行排列。
10.在網址中搜索inurl
網頁url中的某些信息，常常有某種有價值的含義。您如果對搜索結果的url做某種限定，可以獲得良好的效果。例如：auto視頻教程 inurl:video。查詢詞「auto視頻教程」是可以出現在網頁的任何位置，而「video」則必須出現在網頁url中。
㈨ 什麼網站可以實現以圖找圖的呢
下面的十二款搜索引擎可以幫你實現，以圖找圖，以圖搜圖，以圖片搜索相似的圖片。
一：http://tineye.com/
Tineye是典型的以圖找圖搜索引擎，輸入本地硬碟上的圖片或者輸入圖片網址，即可自動幫你搜索相似圖片，搜索准確度相對來說還比較令人滿意。
TinEye是加拿大Idée公司研發的相似圖片搜索引擎，TinEye主要用途有：1、發現圖片的來源與相關信息；2、研究追蹤圖片信息在互聯網的傳播；3、找到高解析度版本的圖片；4、找到有你照片的網頁；5、看看這張圖片有哪些不同版本。
二：http://shitu..com
網路正式上線了其最新的搜索功能——「識圖」（http://shitu..com）。該功能是網路基於相似圖片識別技術，讓用戶通過上傳本地圖片或者輸入圖片的URL地址之後，網路再根據圖像特徵進行分析，進而從互聯網中搜索出與此相似的圖片資源及信息內容。但需要注意的是，用戶上傳本地圖片時，圖片的文件要小於5M，格式可為JPG、JPEG、GIF、PNG、BMP等圖片文件。
三：http://www.gazopa.com/
GazoPa搜索圖片時，不依據關鍵詞進行檢索，而是通過圖片自身的某些特徵（例如色彩，形狀等信 息）來進行搜索。GazoPa搜索方式有四種：
第一種是傳統的通過關鍵詞搜索圖片，但在傳統圖片搜索領域GazoPa與google等搜索引擎無法競爭。
第二種是創新的通過圖片搜索圖片，但在此領域GazoPa無法與TinEye相競爭。TinEye很容易就能搜索出與原圖最接近的一些結果，而GazoPa很多時候的搜索結果則完全無法與原圖匹配。
第三種是通過手繪圖片搜索圖片，這種方式其實沒太大用處。GazoPa雖然有這樣那樣的不足之處，但也算是一個很有獨創性的搜索引擎。GazoPa目前還處在內測階段，想要加入測試的可以在官網上留下你的郵箱地址，收到邀請後你就可以測試使用了。
第四種是通過視頻縮略圖搜索視頻，GazoPa僅憑一張視頻縮略圖就可找到相關視頻。只要有截圖，就可以找到截圖的視頻！
四、http://similar-images.googlelabs.com/
Google實驗室的圖片搜索：輸入一個關鍵詞後，例如「lake」，返回的頁面裡面點擊某個圖片的下面的Similar images，運用Google 類似圖片搜索功能引擎，即刻為你把類似的圖片全部搜索出來，展示給用戶以便查看。其准確率、相似率相對比較高。
五、http://www.picitup.com/
Picitup是一個剛開始公測的專業圖片搜索引擎，功能非常強大，並支持中文關鍵字的搜索，是國內圖片愛好者的不錯選擇。Picitup主要支持關鍵字的搜索，但在它的特色搜索項目——名人匹配搜索（Celebritymatchup）中，你可以通過上傳本地照片來進行搜索，不過結果一般讓人失望。Picitup可以通過在搜索結果頁選擇過濾方式來篩選圖片，比如可以按顏色、頭像（人臉）、風景、產品四種類別來過濾搜索結果。
Picitup最大特點是提供相似圖片搜索，即通過關鍵字找到初始圖片，點擊初始圖片下面的similar pictures按鈕，即可搜索與該張圖片類似的圖片。其實質和Google實驗室類似圖片搜索是一樣的。
六、http://www.tiltomo.com/
Tiltomo是由 Flickr 開發的一個搜索工具，主要用來維護Flickr 自己的圖片資料庫，其搜索演算法主要是基於相似的主題風格或相似的色調和材質。
七、http://cn.bing.com/
http://Live.com允許你進行一次關鍵字搜索後再執行相似性的搜索。你可以為Live索引中的任意一張圖片尋找相似的圖片，但搜索結果看起來並不是很精確。
八、http://www.xcavator.net
Xcavator 和http://Live.com很相似，你需要先輸入一個關鍵字，然後在搜索結果中挑選一張圖片，在根據這張圖片的特點來進行搜索。
九、http://www.incogna.com
Incogna的搜索速度非常快，主要是基於色彩和形狀上的相似性。
十、http://www.terragalleria.com
Terragalleria主要基於視覺上的相似性，而不考慮圖片的內容。
十一、http://labs.ideeinc.com/upload/
Byo image search是根據你上傳的圖片來搜索相似的圖片，演算法主要是基於色彩，也包括主題風格。
十二、http://pic.sogou.com/
搜狗圖片搜索
希望可以幫到你。