CV＋AI自己动手完成图像搜寻引擎 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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图像搜寻引擎有两种实现方式—基于图像上下文文字特征的方式和基于图像视觉内容特征的方式。本书所指的图像搜寻引擎是基于内容特征的图像检索，也就是「以图搜图」来检索相似图片。本书主要讲解搜寻引擎技术的发展脉络、文字搜寻引擎的基本原理和搜寻引擎的一般结构，详细讲述图像搜寻引擎各主要组成部分的原理和实现，并构建一个基于深度学习的Web图像搜寻引擎。

　　本书首先介绍图像搜寻引擎的相关理论和实现方法，结合具体的Java程式码实例解释理论，展示从文字搜寻演进到图像搜寻的技术路径。最后会带领读者逐步实现一个AI图像搜寻引擎，使读者不仅理解相关理论，而且具备实际的开发能力。                                     
　　本书主要内容：
　　■ 从文字搜索到影像搜索
　　■ 传统影像特征分析   
　　■ 深度学习影像特征分析
　　■ 影像特征索引与检索
　　■ 建置一个以深度学习为基础的Web 影像搜寻引擎
　　适合读者群：对图像搜寻引擎有兴趣的开发者、程式设计师、演算法工程师，或机器视觉等相关领域工作者，也适合作为大专院校相关科系师生参考用书。

本书特色

　　➢以深度学习Web图像搜寻引擎为基础
　　➢讲解图像搜寻引擎的原理和实现
　　➢带领读者从零开始掌握图像检索技术
 

《CV+AI自己动手完成图像搜寻引擎》图书简介 本书聚焦于构建一套完整、可投入实用的图像搜寻引擎系统，内容涵盖计算机视觉（CV）与人工智能（AI）的多个核心技术领域。它不仅是理论知识的汇编，更是一本侧重于实践操作与工程实现的工具书。 本书的结构设计旨在引导读者从零开始，逐步掌握现代图像搜寻技术栈的关键组件。我们深知，一个高效的搜寻引擎需要强大的数据处理能力、精妙的特征提取方法以及快速的相似度匹配算法。因此，全书内容围绕这三大支柱展开深入论述。 第一部分：基础奠基与数据准备 在深入复杂的模型构建之前，本书首先为读者打下坚实的基础。 1. 计算机视觉基础回顾与环境搭建： 我们不会停留在对传统CV算法的泛泛而谈，而是着重于讲解那些在现代搜寻系统中不可或缺的预处理技术。这包括图像的色彩空间转换（如RGB到HSV或Lab）、噪声抑制、几何变换（旋转、缩放）的原理与高效实现。同时，我们详细指导读者配置必要的软件栈，包括主流的Python环境、深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）的GPU加速配置，以及图像处理库（如OpenCV）的最佳实践。 2. 图像数据集的采集、清洗与标注策略： 一个成功的搜寻引擎依赖于高质量的数据集。本部分会详细介绍如何利用网络爬虫技术（遵循Robots协议和法律规范）构建初始数据集。更重要的是，我们深入探讨了数据清洗的自动化流程，包括重复图像的检测、低质量图像的过滤（如模糊度检测、曝光度分析）。对于训练监督式模型（如分类器或度量学习模型）所需的数据标注，本书提供了多种高效标注工具的使用指南，并探讨了如何设计合理的标注规范以减少主观误差。 3. 数据的存储与管理： 在处理海量图像数据时，传统的存储方式效率低下。本书介绍了如何利用对象存储服务（如S3兼容系统）的优势，以及在本地文件系统上设计高效的文件组织结构。我们还会介绍如何使用数据库系统（如PostgreSQL或MongoDB）来存储图像的元数据和特征向量的索引信息，确保数据的可检索性和持久性。 第二部分：特征提取——理解图像的“意义” 搜寻的核心在于如何将像素数据转化为机器可理解的、具有区分性的“描述符”。本书将区分传统方法与深度学习方法，并着重于后者在性能上的飞跃。 4. 经典特征描述符的实践应用： 尽管深度学习占据主导地位，但理解并掌握如SIFT、SURF、ORB等局部特征点的提取与匹配，对于特定场景（如水印检测、小目标识别）仍有参考价值。本章会展示如何在现代框架下快速实现这些算法，并分析其在计算效率上的局限性。 5. 卷积神经网络（CNN）作为特征提取器： 本书的核心内容之一是利用预训练的深度学习模型（如ResNet、VGG、EfficientNet）作为强大的特征编码器。我们详细解析了如何“截断”网络，提取倒数第二层的激活值，将其作为图像的全局特征向量。重点讨论了迁移学习的原理，以及如何针对特定搜寻任务（如时尚商品的颜色、纹理、形状区分）对预训练模型的顶层进行微调（Fine-tuning）。 6. 深度度量学习（Metric Learning）的引入： 为了实现“最相似”的搜寻，特征向量之间的距离必须精确地反映语义上的相似性。本书深入讲解了度量学习（Metric Learning）的原理，特别是Contrastive Loss和Triplet Loss。我们指导读者如何设计和实现自定义的训练批次（Batch Sampling），以最大化正样本对的紧凑性和负样本对的分离度，从而生成高判别力的嵌入向量（Embeddings）。 第三部分：高效检索——构建快速搜寻架构 拥有了优秀的特征向量后，下一步是如何在数百万乃至数十亿的向量库中，以毫秒级的速度找到“最近邻”。 7. 向量距离计算与近似最近邻（ANN）算法： 精确的K近邻搜索（KNN）在数据量爆炸时计算成本过高。本书将焦点完全放在高效的近似最近邻（ANN）算法上。我们详尽介绍了几种主流且工业界广泛使用的ANN技术： 基于量化的方法： 如乘积量化（Product Quantization, PQ）的原理、优化与内存效率分析。 基于图的方法： 如Hierarchical Navigable Small World (HNSW) 算法的构建过程、图的层次结构如何加速搜索，以及参数调优策略。 基于树的方法： 如KD-Tree和Ball Tree在现代高维数据上的局限性分析。 8. 索引的构建与管理： 我们指导读者如何使用成熟的向量数据库库（如Faiss, Annoy, 或集成在数据库中的向量索引模块）来构建持久化索引。内容包括索引的内存映射、多线程/多进程加速构建、以及索引的迭代更新策略，以应对新图像的不断加入。 9. 搜寻引擎的整体架构设计： 本书最后将所有模块串联起来，构建一个完整的搜寻系统：从用户上传图像开始，经过特征提取服务，到查询向量的生成，再到ANN索引的实时查询，最后返回排序后的结果。我们将讨论系统的可扩展性、负载均衡策略（例如，将特征提取服务与检索服务分离），以及如何利用缓存机制（如Redis）来优化热门查询的响应时间。 本书的目标读者是具有一定编程基础（偏向Python）、希望深入了解图像搜寻技术栈的工程师、研究人员或高级爱好者。通过书中的详尽代码示例和工程实践指导，读者将能够独立设计、实现并部署一个性能优越的图像搜寻系统。

作者简介

明恒毅

　　软体工程师。从事资讯系统的设计、开发、管理、运维工作，擅长影像处理、图像检索、搜寻引擎、深度学习等领域的理论与技术应用实践，热衷研究前端软体技术。

　　曾在其主持研发的视讯监控检索系统、融合通信智慧应答系统等专案中，积极运用AI技术，获得良好成效。
 

01从文字搜索到影像搜索
1.1 文字搜寻引擎的发展
1.2 文字搜寻引擎的结构与实现
1.3 搜寻引擎的一般结构
1.4 从文字到影像
1.5 现有影像搜寻引擎介绍
1.6 本章小结

02传统影像特征分析
2.1 人类怎样取得和了解一幅影像
2.2 电脑怎样取得和表示一幅影像
2.3 影像特征的分类
2.4 全域特征
2.5 局部特征
2.6 本章小结

03深度学习影像特征分析
3.1 深度学习
3.2 深度学习应用架构
3.3 旋积神经网路
3.4 本章小结

04影像特征索引与检索
4.1 影像特征降维
4.2 影像特征标准化
4.3 影像特征相似度的度量
4.4 影像特征索引与检索
4.5 本章小结

05建置一个以深度学习为基础的
Web 影像搜寻引擎
5.1 架构分析与技术路线
5.2 程式实现
5.3 最佳化策略
5.4 本章小结

序

　　大约十年前的某一天，我正徜徉在网际网路的世界里，忽然一个名叫"TinEye" 的影像搜寻引擎网站映入我的眼帘。我满怀憧憬地在那个网站中上传了一幅图片，它很快搜索并传回了许多这幅图片在网际网路中不同URL 上的结果。我接着尝试上传了另一幅图片，一会儿它又传回了许多近似这幅图片的结果，很显然，结果中的很多图片是在同一幅影像上修改的。面对如此准确和令人惊艳的结果，我不禁脑洞大开、浮想联翩，构思着一个个可以运用该技术实现的奇思妙想。勐然间，我觉得心中产生了一股强大的力量 -- 我要弄清楚它背后的技术原理。

　　为了彻底弄清楚这种别图像搜寻引擎的技术原理，我反覆寻找和阅读当时网际网路上甚为缺乏的相关资料，但收效甚微。直到后来，我遇到了一个叫作LIRE 的开放原始码专案，它让我初步了解影像搜寻引擎的技术原理。但是在实际应用中，LIRE 的效果并不是太好。为了解决这个问题，我又找到「深度学习」这个强有力的帮手。在探索原理的过程中，我发现几乎找不到一本介绍影像搜寻引擎基本原理和实现的中文书，这也成了本书诞生的缘由。

　　以内容为基础的影像检索技术自20 世纪90 年代提出以来，获得了迅速的发展。研究人员提出了不同的理论和方法，其中具有代表性的是SIFT、词袋模型、向量量化、倒排索引、局部敏感杂凑、旋积神经网路，等等。与此同时，产业界也推出了许多实用的影像搜寻引擎，例如TinEye、Google 影像搜索、百度影像搜索和以淘宝为代表的垂直领域影像搜寻引擎。但是到目前为止，此项技术还远未完全成熟，还有许多问题需要解决，改进和加强的空间还很大。搜索的结果和使用者的期望还有一些距离，存在一定的影像语义鸿沟。这也是从事这项技术研究与开发的人员不断进步的源动力。

　　希望本书的出版能够在某种程度上缓解影像搜寻引擎资料稀少的现状，并能够吸引和帮助更多的技术人员关注并研究影像检索技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我一种非常现代且充满科技感的印象，配色大胆但不失专业，"CV+AI"的字样醒目地突出主题，而“自己动手完成图像搜寻引擎”这句话更是直击要点，仿佛在邀请我踏上一段激动人心的技术探索之旅。作为一名对计算机视觉和人工智能领域充满好奇的读者，我一直在寻找能够让我深入了解并亲手实践的优质资源。市面上虽然有不少关于AI的书籍，但真正能引导读者从零开始构建一个实际应用的项目，并将其解释得清晰易懂的书籍却不多见。这本书的标题让我看到了这种可能性，它不仅仅是理论的堆砌，更是一种实践的承诺。我期待它能提供一套系统化的学习路径，从基础概念到核心算法，再到最终的引擎实现，都能有条不紊地展开。尤其是“自己动手”这四个字，让我充满了信心，我相信通过这本书的指导，我不仅能理解图像搜寻引擎的工作原理，更能将其真正地“造”出来，这种成就感是单纯阅读理论知识无法比拟的。它似乎是一本能将抽象概念转化为具体行动的指南，让枯燥的技术学习过程变得生动有趣，充满了创造的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

我对于计算机视觉和人工智能的结合一直抱有浓厚的兴趣，而“图像搜寻引擎”这个具体的应用场景，更是让我觉得这本书的内容极具价值和实践意义。在我看来，一本好的技术书籍，应该能够带领读者深入理解背后的原理，并且能够指导读者亲手去实现。这本书的标题，恰好满足了我的这一期待。我设想这本书会以一种循序渐进的方式，先介绍计算机视觉的基础知识，例如图像的表示、特征提取等，然后引入人工智能在图像处理中的应用，如深度学习模型在图像分类、检索等方面的优势。而“自己动手完成图像搜寻引擎”这一目标，则为整个学习过程提供了一个清晰的导向。我期待书中能够提供详细的步骤指导，从数据准备、模型选择、算法实现，到最终的系统搭建和性能评估，都能有详尽的讲解和示例。这种“从零开始，一步到位”的学习方式，无疑能让读者在实践中获得深刻的理解和宝贵的经验。我相信，通过这本书的学习，我不仅能够掌握CV和AI的核心技术，更能够亲手打造出属于自己的图像搜寻引擎，这绝对是一次令人振奋的技术探索。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题——“CV＋AI自己动手完成图像搜寻引擎”，瞬间就抓住了我的眼球，仿佛有一股强大的吸引力让我想要立刻翻开它。我一直认为，对于复杂的技术，最好的学习方式就是将其拆解成一个个可操作的单元，然后一步步地去实践，去构建。这本书的“自己动手”理念，正是这种学习方式的完美体现。我非常期待它能够带领我深入了解计算机视觉（CV）和人工智能（AI）在构建图像搜寻引擎中的核心作用。我猜想，书中会从基础的图像处理技术讲起，然后逐步深入到如何利用AI模型进行图像特征提取、相似度计算，以及如何构建高效的搜寻索引。更重要的是，我希望它能够提供清晰的代码示例和实操指南，让我能够跟着书中的步骤，一步一步地构建出自己的图像搜寻引擎。这种“从理论到实践”的学习路径，不仅能加深我对CV和AI的理解，更能赋予我实际动手解决问题的能力。我相信，完成这个项目之后，我将对图像搜寻引擎的工作原理有更深刻的认识，并且能够自信地将其应用到实际场景中。

评分☆☆☆☆☆

在浩瀚的书海中，一本能够同时满足求知欲和实践欲的书籍，无疑是极其珍贵的。这本书的题目，就如同在我心中点燃了一把火，让我对即将展开的学习充满了期待。我一直对计算机视觉的魅力深深着迷，尤其是它在图像识别、物体检测等方面的强大能力。而人工智能作为驱动这些技术的核心力量，更是我渴望深入探索的领域。将这两者相结合，并聚焦于“图像搜寻引擎”这样一个具体且富有挑战性的项目，这本书无疑为我打开了一扇全新的大门。我预想这本书会像一位循循善诱的导师，它不会直接抛出复杂的代码，而是会先带领我理解CV和AI在图像搜寻中的基本原理，例如特征提取、相似度度量、索引构建等关键技术。然后，它会引导我逐步构建出自己的搜寻引擎，从数据收集、预处理，到模型选择、训练，再到最终的部署和优化。我尤其期待书中能够提供一些实际操作的示例，甚至是一些能够参考的代码片段，让我能够边学边练，不断巩固和深化理解。这种“从了解到做到”的学习模式，我相信能够极大地提升我的学习效率和学习兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题“CV＋AI自己动手完成图像搜寻引擎”触及了我内心深处对技术实践的渴望。我一直认为，学习技术最好的方式就是亲手去构建，去解决实际问题。这本书恰恰提供了一个绝佳的平台，让我能够将CV（计算机视觉）和AI（人工智能）这两个热门领域融会贯通，并且聚焦于一个具体且实用的应用——图像搜寻引擎。我非常欣赏这种“自己动手”的学习理念，它意味着这本书不仅仅是理论的灌输，更是一种行动的指南。我期待书中能够提供一套清晰的学习路线图，从图像处理的基础知识开始，逐步深入到CV中的关键技术，例如特征描述符、相似性度量算法等。同时，AI的部分也一定涵盖了模型训练、优化等核心内容。最重要的是，我希望这本书能够提供详实的步骤和示例，指导我如何一步一步地搭建起一个功能完整的图像搜寻引擎。想象一下，能够亲手构建一个能够识别、理解并搜寻图像的系统，这该是多么令人兴奋和有成就感的事情！它不仅仅是一本书，更是一次关于创造和探索的旅程。