Embeddit

嵌入式：使用剪辑和lancedb的图像搜索

EmbedDit是一个Python/Blask应用程序，可让您使用文本查询或上传图像（图像搜索）搜索图像。它使用OpenAI剪辑嵌入了LancedB中的向量中的图像和存储。

目录

1. 特征

2. 先决条件

3. 设置

   • 设置Python虚拟环境

   • 激活虚拟环境

   • 安装依赖项

4. 用法

5. 执照

特征

• 基于文本的图像搜索：用户可以输入文本查询以搜索相关图像。

• 基于图像的搜索：用户可以上传图像以查找视觉上相似的图像。

• 使用lancedb搜索有效的相似性搜索。

• 用户友好的Web界面，用于无缝交互。

• 可自定义的图像文件夹，用于索引和搜索。

先决条件

在设置EmbedDit之前，请确保已安装以下先决条件：

• Python 3.8或更高

• PIP（Python软件包安装程序）

设置

1. 导航到项目文件夹

    cd Embeddit
   

   创建虚拟环境。

   
   python3 -m venv embeddit_env
   
   

   这将创建一个名为Embeddit_env的新的虚拟环境。

2. 要激活虚拟环境，请基于操作系统运行适当的命令：

• 对于Windows：

  
  embeddit_envScriptsactivate
  
  

• 对于MacOS和Linux：

  
  source embeddit_env/bin/activate
  
  

3. 安装必要的依赖项。我尝试将它们保持在最低水平。

   
   pip install -r requirements.txt
   
   

用法

要运行嵌入式应用程序，请按照以下步骤：

1. 确保您已激活虚拟环境。

2. 将要索引的图像放在指定的图像文件夹中（默认： images/文件夹）。

3. 运行以下命令启动该应用程序：

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

   将路径/您的/图像/文件夹替换为包含图像的文件夹的实际路径。默认情况下，在项目目录中使用images/文件夹。

4. 打开Web浏览器并访问http：// localhost：5000以访问嵌入式Web界面。

5. 使用搜索栏输入文本查询或上传图像以查找视觉上相似的图像。

执照

Embeddit根据MIT许可发布。