要创建一个图像搜索引擎，您需要三个核心组件：图像处理、特征提取和一个相似性搜索系统。首先，构建一个图像数据集并对其进行预处理（调整大小、标准化），以确保一致性。使用预训练的深度学习模型（如 ResNet 或 VGG）提取视觉特征，该模型将图像转换为数值向量。将这些向量存储在针对快速检索优化的数据库中。当用户提交查询图像时，以相同的方式对其进行处理，然后使用距离度量（如余弦相似度）将其向量与存储的向量进行比较。返回最接近的匹配项。
对于特征提取，使用卷积神经网络 (CNN) 生成嵌入。例如，使用 TensorFlow 或 PyTorch，加载一个预训练的模型并删除其最终分类层，从而为每个图像输出一个 512 维的向量。这些向量捕获语义特征（例如，形状、纹理）而不是原始像素。 OpenCV 或 Pillow 等工具可以帮助处理图像加载和调整大小。对于索引，考虑使用近似最近邻 (ANN) 库，如 FAISS 或 Annoy，它们可以有效地搜索高维数据。例如，FAISS 使用 GPU 加速和聚类来加速数百万个向量的搜索。如果您喜欢数据库，带有 pgvector 扩展的 PostgreSQL 支持向量相似性查询。
将搜索管道实现为服务。一个使用 Flask 或 FastAPI 的基本 Python API 可以接受图像上传、处理它们并查询向量数据库。例如，一个 POST 端点可能：（1）接收图像，（2）将其调整为 224x224 像素，（3）通过 ResNet50 模型运行它，（4）搜索 FAISS 以找到前 10 个最近的向量，以及（5）返回匹配的图像 URL。通过缓存经常查询的向量或使用降维（PCA）来缩小向量大小进行优化。使用像 COCO 这样的基准数据集进行测试，以评估准确性和速度之间的权衡。开源工具简化了每个步骤，避免了从头开始构建算法的需求。