Embeddit

EmbedDit: Поиск изображения с использованием клипа и lanceDB

EmbedDit - это приложение Python/Flask, которое позволяет искать изображения с помощью текстовых запросов или загружать изображение (изображение в поиск изображения). Он использует клип Openai для встраивания изображений и хранилищ в векторах в LanceDB.

Оглавление

1. Функции

2. Предварительные условия

3. Настраивать

   • Настройка виртуальной среды Python

   • Активирование виртуальной среды

   • Установка зависимостей

4. Использование

5. Лицензия

Функции

• Текстовый поиск изображения: пользователи могут ввести текстовый запрос для поиска соответствующих изображений.

• Поиск на основе изображений: пользователи могут загружать изображение, чтобы найти визуально похожие изображения.

• Эффективный поиск сходства с использованием LancedB.

• Удобный веб-интерфейс для беспрепятственного взаимодействия.

• Настраиваемая папка изображений для индексации и поиска.

Предварительные условия

Перед настройкой EmbedDit убедитесь, что у вас установлены следующие предпосылки:

• Python 3.8 или выше

• PIP (установщик пакета Python)

Настраивать

1. Перейдите в папку проекта

    cd Embeddit
   

   Создайте виртуальную среду.

   
   python3 -m venv embeddit_env
   
   

   Это создаст новую виртуальную среду с именем embeddit_env.

2. Чтобы активировать виртуальную среду, запустите соответствующую команду на основе вашей операционной системы:

• Для Windows:

  
  embeddit_envScriptsactivate
  
  

• Для MacOS и Linux:

  
  source embeddit_env/bin/activate
  
  

3. Установите необходимые зависимости. Я стараюсь сохранить их как минимум.

   
   pip install -r requirements.txt
   
   

Использование

Чтобы запустить приложение EmbedDit, выполните следующие действия:

1. Убедитесь, что вы активировали виртуальную среду.

2. Поместите изображения, которые вы хотите индексировать и выполнить поиск в обозначенную папку изображения (по умолчанию: images/ папка).

3. Запустите следующую команду, чтобы запустить приложение:

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

   Замените Path/to/your/image/polder на фактический путь к папке, содержащей ваши изображения. По умолчанию использует images/ папки в каталоге проекта.

4. Откройте веб -браузер и посетите http: // localhost: 5000, чтобы получить доступ к веб -интерфейсу Embeddit.

5. Используйте панель поиска для ввода текстовых запросов или загрузите изображение, чтобы найти визуально похожие изображения.

Лицензия

Enceddit выпущен по лицензии MIT.