用户提供的草图或图像可以通过利用视觉相似度匹配和特征提取技术作为有效的视频查询。这种方法允许开发人员构建这样的系统：用户输入参考图像或绘图，系统检索包含视觉相似内容的视频。该过程通常涉及三个阶段：从输入中提取特征、与视频帧进行比较，以及根据相似度指标对结果进行排序[4][5][7]。
首先，系统使用计算机视觉技术将草图或图像转换为数值表示。对于草图，Canny 边缘检测或 Hough 变换等边缘检测算法有助于识别关键形状和线条。对于照片，ResNet-50 等卷积神经网络 (CNN) 提取高级视觉特征。这些特征存储为向量（例如，512 维数组），捕获基本的视觉特征。视频通过定期提取关键帧（例如，每秒 1 帧）并将其转换为类似的特征向量进行预处理[5][7]。
开发人员可以使用 OpenCV 等开源工具进行基本的图像处理，或使用 TensorFlow/PyTorch 进行基于深度学习的特征提取来实现此功能。例如，使用 OpenCV 的 Python 脚本可能包含以下步骤：
- 将输入草图调整为 224x224 像素
- 应用灰度转换和边缘检测
- 使用预训练的 CNN 生成特征嵌入
- 使用余弦相似度将这些嵌入与预先索引的视频数据库进行比较
然后，系统返回相似度得分最高的视频片段。实际应用包括在视频购物平台中使用产品草图查找商品，或在电影档案中使用粗略的分镜草图定位特定场景[4][5]。
主要挑战包括处理不同的绘图风格以及优化实时性能。解决方案可能包括在模型训练期间进行数据增强（例如，向草图中添加噪声）以及使用 FAISS 等近似最近邻算法进行更快的相似度搜索。在受控基准测试中，当前实现显示草图到视频检索的平均精度 (mAP) 得分约为 0.78-0.85[7]。