Embeddit

EmbedDit: recherche d'image à l'aide de Clip et LancedB

EmbedDit est une application Python / Flask qui vous permet de rechercher des images à l'aide de requêtes de texte ou en téléchargeant une image (recherche d'image). Il utilise le clip Openai pour intégrer des images et des magasins dans les vecteurs de LancedB.

Table des matières

1. Caractéristiques

2. Condition préalable

3. Installation

   • Configuration d'un environnement virtuel Python

   • Activer l'environnement virtuel

   • Installation des dépendances

4. Usage

5. Licence

Caractéristiques

• Recherche d'images basée sur le texte: les utilisateurs peuvent entrer une requête texte pour rechercher des images pertinentes.

• Recherche basée sur l'image: les utilisateurs peuvent télécharger une image pour trouver des images visuellement similaires.

• Recherche de similitude efficace à l'aide de LancedB.

• Interface Web conviviale pour une interaction transparente.

• Dossier d'image personnalisable pour l'indexation et la recherche.

Condition préalable

Avant de configurer ENGEDDIT, assurez-vous que les conditions préalables suivantes sont installées:

• Python 3,8 ou plus

• PIP (installateur de package Python)

Installation

1. Accédez au dossier du projet

    cd Embeddit
   

   Créez l'environnement virtuel.

   
   python3 -m venv embeddit_env
   
   

   Cela créera un nouvel environnement virtuel nommé ENGEDDIT_ENV.

2. Pour activer l'environnement virtuel, exécutez la commande appropriée en fonction de votre système d'exploitation:

• Pour Windows:

  
  embeddit_envScriptsactivate
  
  

• Pour macOS et Linux:

  
  source embeddit_env/bin/activate
  
  

3. Installez les dépendances nécessaires. J'essaie de les garder au minimum.

   
   pip install -r requirements.txt
   
   

Usage

Pour exécuter l'application EmbedDit, suivez ces étapes:

1. Assurez-vous que vous avez activé l'environnement virtuel.

2. Placez les images que vous souhaitez indexer et rechercher dans le dossier d'image désigné (par défaut: images/ dossier).

3. Exécutez la commande suivante pour démarrer l'application:

   
   python app_image_search.py --image-folder path/to/your/image/folder
   
   

   Remplacez le chemin / vers / votre dossier / Image / par le chemin réel vers le dossier contenant vos images. Par défaut, utilise images/ dossiers dans le répertoire du projet.

4. Ouvrez un navigateur Web et visitez http: // localhost: 5000 pour accéder à l'interface Web EntembedDit.

5. Utilisez la barre de recherche pour saisir les requêtes de texte ou téléchargez une image pour trouver des images visuellement similaires.

Licence

Embeddit est libéré sous la licence du MIT.