关于python:以图搜图如何生成向量

以图搜图的原理：将图片转成向量，而后通过欧式间隔等等比拟向量的间隔，获取两个图片的类似度

那最要害的一步：『将图片转成向量』，如何应用 python 实现呢？

能够应用 image2vector

装置形式很简略

pip install image2vector

用起来就更简略了，你不必关怀任何深度学习的货色，只有指定 image 就能无脑生成图片的向量

from pathlib import Path
from typing import List
from iv import ResNet, l2

# Initialize a residual neural network
resnet: ResNet = ResNet(weight_file='weight/gl18-tl-resnet50-gem-w-83fdc30.pth')


# Generate a vector of specified images
# The generated vector is a List[float] data structure,
# the length of the list is 512, which means the vector is of 512 dimensions
vector_1: List[float] = resnet.gen_vector('example-1.jpg')

vector_2: List[float] = resnet.gen_vector('example-2.jpg')

# Compare the Euclidean distance of two vectors

distance: float = l2(vector_1, vector_2)

print('Euclidean Distance is', distance)

参考:

• 如何应用 resnet 生成图片向量？
• image2vector github
• pypi image2vector