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ImageSearcher

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v0.0.3

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圖片搜尋器

利用CLIP對個人照片進行影像搜索

該存儲庫在由 CLIP 模型支援的本地照片上實現了圖像搜尋引擎。它的精確度令人驚訝，並且能夠根據複雜的查詢找到圖像。有關更多信息，請參閱此處的 Medium 博文。

根據所描繪的人對圖片進行分類的附加功能是透過face_recognition庫實現的。還提供多種過濾器，使您能夠找到您的團體照片、螢幕截圖等...

設定

在 Python 3.8+ 虛擬環境中，從 PIP 或來源安裝：

從 PIP 套件安裝：

pip install image-searcher

pip install face_recognition  # Optional to enable face features
pip install flask flask_cors  # Optional to enable a flask api

從來源安裝

pip install -r dev_requirements.txt

pip install face_recognition  # Optional to enable face features
pip install flask flask_cors  # Optional to enable a flask api

故障排除：如果在安裝face_recognition期間遇到為dlib建置wheel的問題，請確保安裝python3.8-dev套件（分別為python3.x-dev ），並在安裝後使用上述命令從頭開始重新建立虛擬環境。

用法

目前，用法如下。該庫首先逐一計算所有圖像的嵌入，並將它們儲存在選定的字典中以供進一步參考。要計算和儲存有關圖片中人物的信息，請啟用include_faces標誌（請注意，這會使索引過程減慢 10 倍）。

 from image_searcher import Search

searcher = Search ( image_dir_path = "/home/manu/perso/ImageSearcher/data/" , 
                  traverse = True , 
                  include_faces = False )

一旦這個過程完成一次，透過Python，該庫就可以這樣使用：

 from image_searcher import Search

searcher = Search ( image_dir_path = "/home/manu/perso/ImageSearcher/data/" , 
                  traverse = True , 
                  include_faces = False )

# Option 1: Pythonic API
from PIL import Image

ranked_images = searcher . rank_images ( "A photo of a bird." , n = 5 )
for image in ranked_images :
    Image . open ( image . image_path ). convert ( 'RGB' ). show ()

# Option 2: Launch Flask api from code
from image_searcher . api import run
run ( searcher = searcher )

在查詢中使用標籤

在查詢末尾添加標籤（例如： A bird singing #photo ）將根據標籤列表過濾搜尋。目前支援的標籤有：

#{category}：“螢幕截圖”、“繪圖”、“照片”、“模式”、“自拍”
#groups：團體照（5人以上）

即將推出的支援：

#dates：依時段過濾

透過API運作以實現高效使用

對感興趣的圖像建立索引後，可以使用 Flask API 載入模型一次，然後進行高效搜尋。

指定配置 YAML 檔案：

 image_dir_path : /home/manu/Downloads/facebook_logs/messages/inbox/
save_path : /home/manu/
traverse : true
include_faces : true
reindex : false
n : 42

port :
host :
debug :
threaded :

啟動伺服器：

 from image_searcher . api import run

# Option 1: Through a config file
run ( config_path = "path_to_config_file.yml" )

# Option 2: Through an instanciated Search object
from image_searcher import Search

run ( searcher = Search ( image_dir_path = "/home/manu/perso/ImageSearcher/data/" , 
                    traverse = True , 
                    include_faces = False ))

也可以透過以下方式在本地啟動 Gunicorn 進程：

gunicorn " api.run_flask_gunicorn:create_app('path_to_config_file.yml') " 
    --name image_searcher 
    --bind 0.0.0.0: ${GUNICORN_PORT :- 5000} 
    --worker-tmp-dir /dev/shm 
    --workers= ${GUNICORN_WORKERS :- 2} 
    --threads= ${GUNICORN_THREADS :- 4} 
    --worker-class=gthread 
    --log-level=info 
    --log-file ' - ' 
    --timeout 30

注意：如果正在索引大量新圖像/，請調整超時參數（以秒為單位）

查詢一下：

透過在瀏覽器中使用示範搜尋引擎search.html開啟網頁。
透過線上API端點： http://127.0.0.1:5000/get_best_images?q=a+photo+of+a+bird q=a+photo+of+a+bird
在Python中：

 import requests
import json
import urllib . parse

query = "a photo of a bird"
r = requests . get ( f"http://127.0.0.1:5000/get_best_images?q= { urllib . parse . quote ( query ) } " )
print ( json . loads ( r . content )[ "results" ])