hashsearch

hashsearch - 使用感知哈希的反向图像搜索。 ？

Hashsearch是一种轻巧，易于使用的反向图像搜索引擎，可利用感知哈希。

安装

最简单的方法是从发行版中下载。

您还可以从源代码构建hashsearch ：

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

用法

 hashsearch -config <CONFIG_FILE_PATH>

如果没有提供-config ，则hashsearch默认为<HOME_DIR>/.hashsearch/config.yml 。

hashsearch运行服务器在配置的地址上，并公开与API进行交互。

API

API非常简单。两条路线，一条用于搜索，另一条用于获取图像列表。

/v1/search

使用表单数据发布图像，获取图像列表（至少对大多数距离进行排序）：

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

回复：

[
  {
    "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

获取所有图像的列表：

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

回复：

[
  {
    "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 "
  }
]

配置

配置文件是一个简单的.yaml文件：

 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. 

这是如何运作的？

您使用/v1/search路线上传图像：

• hashsearch制作您的图像的副本
• hashsearch将复制图像存储在FILES_DIR中，该图像可配置
• hashsearch发布图像时会生成哈希，并将其保存到数据库
• hashsearch计算发布的图像与其他图像之间的距离，并作为JSON响应返回结果
• 此响应是根据距离进行排序的。而且，您应该在响应开始时获得最相似的图像。

我在哪里可以使用此？

如果您有一个小规模的应用程序，并且不想使用大型依赖/系统，则可以正常工作。

是最好的解决方案吗？不是真的，但是如果您想要一个快速简便的解决方案，那应该足够好。

燃烧快吗？再次，不确定这一点；我没有在大量图像上测试过。

执照

hashsearch已获得MIT许可证的许可。

参考

看起来这是该项目背后的灵感之一。

接下来是什么？

这不是在大多数领域实施反向图像搜索的方式。我只是想在感知哈希上玩一些乐趣。

在大多数情况下，平均哈希是可以的，但是它在某些地区挣扎，因此更好的选择是使用Dhash/phash。

我正在积极进行反向视频搜索；期望它成为未来版本的一部分。

也很快就会添加一个不错的网络UI。