增强现实 (AR) 中的图像搜索使设备能够识别真实世界的图像或物体，并叠加数字内容作为响应。它的工作原理是分析来自摄像头的视觉输入，将其与预定义的图像数据库进行比较，并在找到匹配项时触发 AR 体验。 例如，将智能手机指向电影海报可能会启动 3D 预告片叠加。 此过程依赖于计算机视觉算法，该算法检测图像中的边缘、纹理或图案等特征，从而使系统能够实时准确地识别和跟踪目标。
从技术上讲，AR 中的图像搜索涉及预处理目标图像以提取关键特征，这些特征存储在数据库中。当摄像头捕获实时场景时，系统会提取类似的特征，并使用特征匹配或机器学习模型等技术将它们与数据库进行匹配。ARKit (iOS) 和 ARCore (Android) 等框架提供了简化此过程的工具，例如预训练参考图像或处理光照和视角变化。 例如，家具应用程序可能会使用图像搜索来识别目录页面，并在用户的房间中显示沙发的 3D 模型。 开发人员必须针对速度和准确性进行优化，因为延迟或不匹配可能会中断 AR 体验。
实际应用包括零售（扫描产品以进行 AR 演示）、教育（交互式教科书）和导航（在真实世界的地标上叠加方向）。挑战包括处理不同的光照条件、遮挡或低质量图像。基于云的图像识别等解决方案可以分担处理负担，而边缘检测和深度感应可以提高设备性能。 例如，博物馆应用程序可能会使用云存储的艺术品数据库来识别绘画，并通过 AR 显示历史背景。 在计算效率与强大的识别能力之间取得平衡仍然是开发 AR 图像搜索系统的开发人员的关键重点。
