图像搜索项目
本帖最后由 王之叹息 于 2024-2-27 16:05 编辑https://www.bilibili.com/video/BV1jh4y1z73b/?spm_id_from=333.788.top_right_bar_window_custom_collection.content.click&vd_source=c46e25080a4bea2e119b3a85434f4ac1
就是上面那个网址的视频里展示的效果，学完小甲鱼的python课程自己能做出来类似的效果吗？需要学哪些课程？
开始是我们老师提供了一个毕业设计题目《基于感知哈希算法的图像搜索》
1.通过查阅文献了解图像搜索（即以图搜图）领域的国内外研究现状；
2.详细分析基于感知哈希算法的图像搜索原理与流程；
3.开发一套图像搜索软件，可从开源数据集或者自制数据集中搜索指定图像，开发平台和编程语言不限，要求功能正常且具有良好的人机界面。
4.撰写毕业设计说明书，排版规范，正文不少于30页。
但是我不知道从哪里下手，学哪些知识，就搜到了上面那个视频 是的，通过学习小甲鱼的Python课程，你完全可以实现类似的图像搜索效果。
首先，你需要学习Python的图像处理库PIL（Pillow），它能够帮助你对图像进行格式转换、裁剪、缩放等操作。
其次，你需要学习Python的机器学习库scikit-learn，其中有一个很重要的概念是特征提取。在图像搜索中，你需要将每幅图像提取出一些特征，比如颜色直方图、纹理特征等。这些特征向量可以用来量化图像，从而进行相似度比较和搜索。
最后，你还需要学习一些基本的数据结构和算法知识，比如哈希表、排序算法等。这些知识在图像搜索的索引和检索过程中很有用。
当你学完这些课程后，你可以按照以下步骤实现图像搜索：
1. 使用PIL库加载图像，并进行必要的预处理（如缩放）。
2. 使用scikit-learn库提取图像的特征向量。
3. 构建一个数据库，将每个图像的特征向量与图像路径进行映射。
4. 当用户输入一张查询图片时，使用同样的方法提取其特征向量，并与数据库中的特征向量进行相似度比较。
5. 根据相似度排序，返回与查询图片相似度最高的几张图片。
当然，以上只是一个简单的图像搜索流程的思路，实际实现时还有很多细节和优化可以考虑。希望你能够通过学习小甲鱼的课程，掌握这些知识并完成自己的图像搜索项目！加油！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 我觉得可以。边看甲鱼的教程，边看大佬的作品（FishC 上就有），并试图理解作品中的一部分。
btw，神经网络貌似论坛上也有教程和作品。
https://fishc.com.cn/thread-182577-1-1.html
或者你也可以用“搜索”功能进行搜索
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