百度图片搜索引擎[编辑]
基本简介
百度图片搜索引擎（http://image.baidu.com）是世界上较大中文图片搜索引擎，它从中文新闻网页中实时提取新闻图片，它具有新闻性、实时性、更新快等特点，拥有来自几十亿中文网页的海量图库，收录数亿张图片，并在不断增加中，建立了世界第一的中文图片库。 搜索壁纸，写真，动漫，表情，素材……美图新图热图酷图，应有尽有，任你挑选。
搜索原理
根据Neal Krawetz博士的解释，图片搜索引擎的关键技术叫做"感知哈希算法"（Perceptual hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个"指纹"（fingERPrint）字符串，然后比较不同图片的指纹。结果越接近，就说明图片越相似。
第一步：缩小尺寸
将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素。这一步的作用是去除图片的细节，只保留结构、明暗等基本信息，摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。
第二步：简化色彩
将缩小后的图片，转为64级灰度。也就是说，所有像素点总共只有64种颜色。
第三步：计算平均值
计算所有64个像素的灰度平均值。
第四步：比较像素的灰度
将每个像素的灰度，与平均值进行比较。大于或等于平均值，记为1；小于平均值，记为0。
第五步：计算哈希值
将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图片的指纹。组合的次序并不重要，只要保证所有图片都采用同样次序就行了。
得到指纹以后，就可以对比不同的图片，看看64位中有多少位是不一样的。在理论上，这等同于计算"汉明距离"（Hamming distance）。如果不相同的数据位不超过5，就说明两张图片很相似；如果大于10，就说明这是两张不同的图片。
具体的代码实现，可以参见Wote用python语言写的imgHash.py。代码很短，只有53行。使用的时候，第一个参数是基准图片，第二个参数是用来比较的其他图片所在的目录，返回结果是两张图片之间不相同的数据位数量（汉明距离）。
这种算法的优点是简单快速，不受图片大小缩放的影响，缺点是图片的内容不能变更。如果在图片上加几个文字，它就认不出来了。所以，它的最佳用途是根据缩略图，找出原图。
实际应用中，往往采用更强大的pHash算法和SIFT算法，它们能够识别图片的变形。只要变形程度不超过25%，它们就能匹配原图。这些算法虽然更复杂，但是原理与上面的简便算法是一样的，就是先将图片转化成Hash字符串，然后再进行比较。
使用方法
一、文字搜索
1.简单搜索
在图片搜索框中输入你要搜索的关键字，再点击”百度一下”按钮，即可搜索出相关的图片，如果想看到更多的图片，可以点击页面底部的“加载更多图片”来查看更多搜索结果。
百度图片搜索引擎还支持图片的尺寸、颜色、类型、格式的选择。在输入关键字搜索出相关图片后，可以自定义的选择尺寸、颜色、类型、格式来缩小搜索结果的范围。
２.高级搜索
搜索结果：包含你输入的关键字
图片格式：选择你期望搜索的图片格式
站内图片：在你指定的网站内搜索
二、图片搜索
也叫以图搜图，是通过搜索图像文本或者视觉特征，为用户提供互联网上相关图形图像资料检索服务的专业搜索引擎系统，是图片搜索引擎的一种细分。
１.上传本地图片
点击图片搜索框内的最右边有一个类似相机的图标，进入以图搜图界面，再点击“从本地上传”，在弹出的资源管理器里选择你要查源的图片。
２.输入图片URL地址
点击图片搜索框内的最右边有一个类似相机的图标，进入以图搜图界面，再点击“粘贴图片网址”，粘贴上你复印好的图片URL地址。
百度搜索引擎，以图搜图
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