hashsearch

hashsearch - обратный поиск изображения с использованием хэши восприятия. ?

Hashsearch -это легкая, простой в использовании поисковую систему обратного изображения, которая использует хэши восприятия.

Установка

Самый простой способ - скачать из релизов.

Вы также можете создать hashsearch из исходного кода:

git clone https://github.com/burntcarrot/hashsearch
cd hashsearch
go build -o ./bin/hashsearch api/v1/main.go

Использование

 hashsearch -config <CONFIG_FILE_PATH>

Если -config не предоставлен, hashsearch по умолчанию <HOME_DIR>/.hashsearch/config.yml .

hashsearch запускает сервер на настроенном адресе и выставляет API для взаимодействия.

API

API очень прост. Два маршрута, один для поиска и один для получения списка изображений.

/v1/search

Разместите изображение, используя данные формы, получите список изображений (отсортированный по наименьшей до большей части расстояния):

curl --location --request POST ' localhost:8081/v1/search ' 
--form ' file=@"star.png" '

Ответ:

[
  {
    "path" : " files/star.png " ,
    "distance" : 0 ,
    "hash" : " 0000000000010000111100001111110011111100111100000001000000000000 "
  },
  {
    "path" : " files/star-new.png " ,
    "distance" : 4 ,
    "hash" : " 0001000000110000111100001111110011111100111100000011000000010000 "
  },
  {
    "path" : " files/random.png " ,
    "distance" : 28 ,
    "hash" : " 0000000110000000110000100010001111110010010001100000011110000110 "
  }
]

/v1/list

Получить список всех изображений:

 curl --silent 'localhost:8081/v1/list'

Ответ:

[
  {
    "path" : " files/random.png " ,
    "distance" : 0 ,
    "hash" : " 0000000110000000110000100010001111110010010001100000011110000110 "
  },
  {
    "path" : " files/star-new.png " ,
    "distance" : 0 ,
    "hash" : " 0001000000110000111100001111110011111100111100000011000000010000 "
  },
  {
    "path" : " files/star.png " ,
    "distance" : 0 ,
    "hash" : " 0000000000010000111100001111110011111100111100000001000000000000 "
  }
]

Конфигурация

Файл конфигурации - это простой файл .yaml :

 db :
  url : " data.db " # Database URL.

server :
  addr : " localhost:8081 " # Server address.

files :
  dir : " /files " # Directory where the images would be saved.

cors :
  allow_origin : " * " # CORS Allow-Origin value.

logging :
  file : " /hashsearch.log " # Log file path. 

Как это работает?

Вы загружаете изображение с помощью /v1/search :

• hashsearch делает копию вашего изображения
• hashsearch сохраняет копированное изображение в FILES_DIR , которое настраивается
• hashsearch генерирует хэш при публикации изображения и сохраняет его в базе данных
• hashsearch вычисляет расстояния между опубликованным изображением и другими изображениями и возвращает результат в качестве ответа JSON
• Этот ответ сортируется на основе расстояния; И вы должны получить самые похожие изображения в начале ответа.

Где я могу это использовать?

Если у вас есть небольшое приложение, и вы не хотите использовать большие зависимости/системы, это должно работать нормально.

Это лучшее решение? Не совсем, но если вы хотите быстрое и простое решение, это должно быть достаточно хорошо.

Это быстро сверкает? Опять же, не уверен в этом; Я не проверял это на больших наборах изображений.

Лицензия

hashsearch лицензирован по лицензии MIT.

Ссылки

Похоже, это одно из вдохновения этого проекта.

Что дальше?

Это не то, как обратный поиск изображений реализован в большинстве областей; Я просто хотел повеселиться с хэши восприятия.

Средний хэш - это нормально для большинства случаев, но он борется в некоторых областях, поэтому лучшим вариантом будет использование DHASH/PHASH.

Я активно работаю над поиском обратного видео ; Ожидайте, что это будет частью будущих выпусков.

Хороший, маленький веб -интерфейс также будет добавлен в ближайшее время.