Google Lens 以图像作为输入，通过机器学习模型进行分析和信息提取，从而支持物体识别、文本提取和上下文操作等应用。当用户拍摄或上传图像时，Google Lens 使用计算机视觉算法处理图像，以识别场景中的元素。例如，将相机对准以外语编写的餐厅菜单会触发文本检测和翻译，而对准地标则可能检索历史数据。系统将图像分解为特征（如边缘、纹理或模式），以对物体或文本进行分类，然后将这些结果映射到相关的服务，如 Google 搜索、地图或翻译。
在底层，Google Lens 依赖于在庞大数据集上训练的卷积神经网络 (CNN)，以识别物体、文本和场景。这些模型针对移动设备进行了优化，以确保实时性能，通常使用量化或模型剪枝等技术。例如，在识别植物物种时，模型会将视觉特征与标注图像数据库进行比较。文本提取结合了光学字符识别 (OCR) 和自然语言处理 (NLP)，以解析和语境化文本，例如从名片中提取电话号码并提供“呼叫”按钮。开发者可以通过 Google 的 Cloud Vision API 访问类似功能，该 API 提供了预训练模型，用于标签检测、人脸识别或地标识别等任务。
对于开发者而言，集成类似 Google Lens 的功能需要利用处理图像和分析的 API 或 SDK。例如，ML Kit Vision API 允许应用在设备上执行文本识别、条形码扫描或图像标注，而无需将数据发送到云端。一个实际用例可能是构建一个扫描产品条形码并检索定价数据的应用。Google 还通过 AutoML Vision 提供针对特定任务的自定义模型训练，例如识别制造零件中的缺陷。重要的是，在可能的情况下通过本地处理图像来维护隐私，而云端 API 在需要时提供额外的上下文。通过结合这些工具，开发者可以创建将静态图像转化为可操作洞察的应用，例如为增强现实导航系统实时翻译路标。