CV＋AI自己動手完成圖像搜尋引擎 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 計算機視覺
• 人工智能
• 圖像檢索
• 深度學習
• Python
• 搜索引擎
• OpenCV
• 機器學習
• 圖像處理
• 實戰

圖像搜尋引擎有兩種實現方式—基於圖像上下文文字特徵的方式和基於圖像視覺內容特徵的方式。本書所指的圖像搜尋引擎是基於內容特徵的圖像檢索，也就是「以圖搜圖」來檢索相似圖片。本書主要講解搜尋引擎技術的發展脈絡、文字搜尋引擎的基本原理和搜尋引擎的一般結構，詳細講述圖像搜尋引擎各主要組成部分的原理和實現，並構建一個基於深度學習的Web圖像搜尋引擎。

　　本書首先介紹圖像搜尋引擎的相關理論和實現方法，結閤具體的Java程式碼實例解釋理論，展示從文字搜尋演進到圖像搜尋的技術路徑。最後會帶領讀者逐步實現一個AI圖像搜尋引擎，使讀者不僅理解相關理論，而且具備實際的開發能力。                                     
　　本書主要內容：
　　■ 從文字搜索到影像搜索
　　■ 傳統影像特徵分析   
　　■ 深度學習影像特徵分析
　　■ 影像特徵索引與檢索
　　■ 建置一個以深度學習為基礎的Web 影像搜尋引擎
　　適閤讀者群：對圖像搜尋引擎有興趣的開發者、程式設計師、演算法工程師，或機器視覺等相關領域工作者，也適閤作為大專院校相關科係師生參考用書。

本書特色

　　➢以深度學習Web圖像搜尋引擎為基礎
　　➢講解圖像搜尋引擎的原理和實現
　　➢帶領讀者從零開始掌握圖像檢索技術
 

《CV+AI自己動手完成圖像搜尋引擎》圖書簡介 本書聚焦於構建一套完整、可投入實用的圖像搜尋引擎係統，內容涵蓋計算機視覺（CV）與人工智能（AI）的多個核心技術領域。它不僅是理論知識的匯編，更是一本側重於實踐操作與工程實現的工具書。 本書的結構設計旨在引導讀者從零開始，逐步掌握現代圖像搜尋技術棧的關鍵組件。我們深知，一個高效的搜尋引擎需要強大的數據處理能力、精妙的特徵提取方法以及快速的相似度匹配算法。因此，全書內容圍繞這三大支柱展開深入論述。 第一部分：基礎奠基與數據準備 在深入復雜的模型構建之前，本書首先為讀者打下堅實的基礎。 1. 計算機視覺基礎迴顧與環境搭建： 我們不會停留在對傳統CV算法的泛泛而談，而是著重於講解那些在現代搜尋係統中不可或缺的預處理技術。這包括圖像的色彩空間轉換（如RGB到HSV或Lab）、噪聲抑製、幾何變換（鏇轉、縮放）的原理與高效實現。同時，我們詳細指導讀者配置必要的軟件棧，包括主流的Python環境、深度學習框架（如TensorFlow/PyTorch）的GPU加速配置，以及圖像處理庫（如OpenCV）的最佳實踐。 2. 圖像數據集的采集、清洗與標注策略： 一個成功的搜尋引擎依賴於高質量的數據集。本部分會詳細介紹如何利用網絡爬蟲技術（遵循Robots協議和法律規範）構建初始數據集。更重要的是，我們深入探討瞭數據清洗的自動化流程，包括重復圖像的檢測、低質量圖像的過濾（如模糊度檢測、曝光度分析）。對於訓練監督式模型（如分類器或度量學習模型）所需的數據標注，本書提供瞭多種高效標注工具的使用指南，並探討瞭如何設計閤理的標注規範以減少主觀誤差。 3. 數據的存儲與管理： 在處理海量圖像數據時，傳統的存儲方式效率低下。本書介紹瞭如何利用對象存儲服務（如S3兼容係統）的優勢，以及在本地文件係統上設計高效的文件組織結構。我們還會介紹如何使用數據庫係統（如PostgreSQL或MongoDB）來存儲圖像的元數據和特徵嚮量的索引信息，確保數據的可檢索性和持久性。 第二部分：特徵提取——理解圖像的“意義” 搜尋的核心在於如何將像素數據轉化為機器可理解的、具有區分性的“描述符”。本書將區分傳統方法與深度學習方法，並著重於後者在性能上的飛躍。 4. 經典特徵描述符的實踐應用： 盡管深度學習占據主導地位，但理解並掌握如SIFT、SURF、ORB等局部特徵點的提取與匹配，對於特定場景（如水印檢測、小目標識彆）仍有參考價值。本章會展示如何在現代框架下快速實現這些算法，並分析其在計算效率上的局限性。 5. 捲積神經網絡（CNN）作為特徵提取器： 本書的核心內容之一是利用預訓練的深度學習模型（如ResNet、VGG、EfficientNet）作為強大的特徵編碼器。我們詳細解析瞭如何“截斷”網絡，提取倒數第二層的激活值，將其作為圖像的全局特徵嚮量。重點討論瞭遷移學習的原理，以及如何針對特定搜尋任務（如時尚商品的顔色、紋理、形狀區分）對預訓練模型的頂層進行微調（Fine-tuning）。 6. 深度度量學習（Metric Learning）的引入： 為瞭實現“最相似”的搜尋，特徵嚮量之間的距離必須精確地反映語義上的相似性。本書深入講解瞭度量學習（Metric Learning）的原理，特彆是Contrastive Loss和Triplet Loss。我們指導讀者如何設計和實現自定義的訓練批次（Batch Sampling），以最大化正樣本對的緊湊性和負樣本對的分離度，從而生成高判彆力的嵌入嚮量（Embeddings）。 第三部分：高效檢索——構建快速搜尋架構 擁有瞭優秀的特徵嚮量後，下一步是如何在數百萬乃至數十億的嚮量庫中，以毫秒級的速度找到“最近鄰”。 7. 嚮量距離計算與近似最近鄰（ANN）算法： 精確的K近鄰搜索（KNN）在數據量爆炸時計算成本過高。本書將焦點完全放在高效的近似最近鄰（ANN）算法上。我們詳盡介紹瞭幾種主流且工業界廣泛使用的ANN技術： 基於量化的方法： 如乘積量化（Product Quantization, PQ）的原理、優化與內存效率分析。 基於圖的方法： 如Hierarchical Navigable Small World (HNSW) 算法的構建過程、圖的層次結構如何加速搜索，以及參數調優策略。 基於樹的方法： 如KD-Tree和Ball Tree在現代高維數據上的局限性分析。 8. 索引的構建與管理： 我們指導讀者如何使用成熟的嚮量數據庫庫（如Faiss, Annoy, 或集成在數據庫中的嚮量索引模塊）來構建持久化索引。內容包括索引的內存映射、多綫程/多進程加速構建、以及索引的迭代更新策略，以應對新圖像的不斷加入。 9. 搜尋引擎的整體架構設計： 本書最後將所有模塊串聯起來，構建一個完整的搜尋係統：從用戶上傳圖像開始，經過特徵提取服務，到查詢嚮量的生成，再到ANN索引的實時查詢，最後返迴排序後的結果。我們將討論係統的可擴展性、負載均衡策略（例如，將特徵提取服務與檢索服務分離），以及如何利用緩存機製（如Redis）來優化熱門查詢的響應時間。 本書的目標讀者是具有一定編程基礎（偏嚮Python）、希望深入瞭解圖像搜尋技術棧的工程師、研究人員或高級愛好者。通過書中的詳盡代碼示例和工程實踐指導，讀者將能夠獨立設計、實現並部署一個性能優越的圖像搜尋係統。

作者簡介

明恒毅

　　軟體工程師。從事資訊係統的設計、開發、管理、運維工作，擅長影像處理、圖像檢索、搜尋引擎、深度學習等領域的理論與技術應用實踐，熱衷研究前端軟體技術。

　　曾在其主持研發的視訊監控檢索係統、融閤通信智慧應答係統等專案中，積極運用AI技術，獲得良好成效。
 

01從文字搜索到影像搜索
1.1 文字搜尋引擎的發展
1.2 文字搜尋引擎的結構與實現
1.3 搜尋引擎的一般結構
1.4 從文字到影像
1.5 現有影像搜尋引擎介紹
1.6 本章小結

02傳統影像特徵分析
2.1 人類怎樣取得和瞭解一幅影像
2.2 電腦怎樣取得和錶示一幅影像
2.3 影像特徵的分類
2.4 全域特徵
2.5 局部特徵
2.6 本章小結

03深度學習影像特徵分析
3.1 深度學習
3.2 深度學習應用架構
3.3 鏇積神經網路
3.4 本章小結

04影像特徵索引與檢索
4.1 影像特徵降維
4.2 影像特徵標準化
4.3 影像特徵相似度的度量
4.4 影像特徵索引與檢索
4.5 本章小結

05建置一個以深度學習為基礎的
Web 影像搜尋引擎
5.1 架構分析與技術路綫
5.2 程式實現
5.3 最佳化策略
5.4 本章小結

序

　　大約十年前的某一天，我正徜徉在網際網路的世界裏，忽然一個名叫"TinEye" 的影像搜尋引擎網站映入我的眼簾。我滿懷憧憬地在那個網站中上傳瞭一幅圖片，它很快搜索並傳迴瞭許多這幅圖片在網際網路中不同URL 上的結果。我接著嘗試上傳瞭另一幅圖片，一會兒它又傳迴瞭許多近似這幅圖片的結果，很顯然，結果中的很多圖片是在同一幅影像上修改的。麵對如此準確和令人驚艷的結果，我不禁腦洞大開、浮想聯翩，構思著一個個可以運用該技術實現的奇思妙想。猛然間，我覺得心中産生瞭一股強大的力量 -- 我要弄清楚它背後的技術原理。

　　為瞭徹底弄清楚這種彆圖像搜尋引擎的技術原理，我反覆尋找和閱讀當時網際網路上甚為缺乏的相關資料，但收效甚微。直到後來，我遇到瞭一個叫作LIRE 的開放原始碼專案，它讓我初步瞭解影像搜尋引擎的技術原理。但是在實際應用中，LIRE 的效果並不是太好。為瞭解決這個問題，我又找到「深度學習」這個強有力的幫手。在探索原理的過程中，我發現幾乎找不到一本介紹影像搜尋引擎基本原理和實現的中文書，這也成瞭本書誕生的緣由。

　　以內容為基礎的影像檢索技術自20 世紀90 年代提齣以來，獲得瞭迅速的發展。研究人員提齣瞭不同的理論和方法，其中具有代錶性的是SIFT、詞袋模型、嚮量量化、倒排索引、局部敏感雜湊、鏇積神經網路，等等。與此同時，産業界也推齣瞭許多實用的影像搜尋引擎，例如TinEye、Google 影像搜索、百度影像搜索和以淘寶為代錶的垂直領域影像搜尋引擎。但是到目前為止，此項技術還遠未完全成熟，還有許多問題需要解決，改進和加強的空間還很大。搜索的結果和使用者的期望還有一些距離，存在一定的影像語義鴻溝。這也是從事這項技術研究與開發的人員不斷進步的源動力。

　　希望本書的齣版能夠在某種程度上緩解影像搜尋引擎資料稀少的現狀，並能夠吸引和幫助更多的技術人員關注並研究影像檢索技術。

评分☆☆☆☆☆

這本書的標題——“CV＋AI自己動手完成圖像搜尋引擎”，瞬間就抓住瞭我的眼球，仿佛有一股強大的吸引力讓我想要立刻翻開它。我一直認為，對於復雜的技術，最好的學習方式就是將其拆解成一個個可操作的單元，然後一步步地去實踐，去構建。這本書的“自己動手”理念，正是這種學習方式的完美體現。我非常期待它能夠帶領我深入瞭解計算機視覺（CV）和人工智能（AI）在構建圖像搜尋引擎中的核心作用。我猜想，書中會從基礎的圖像處理技術講起，然後逐步深入到如何利用AI模型進行圖像特徵提取、相似度計算，以及如何構建高效的搜尋索引。更重要的是，我希望它能夠提供清晰的代碼示例和實操指南，讓我能夠跟著書中的步驟，一步一步地構建齣自己的圖像搜尋引擎。這種“從理論到實踐”的學習路徑，不僅能加深我對CV和AI的理解，更能賦予我實際動手解決問題的能力。我相信，完成這個項目之後，我將對圖像搜尋引擎的工作原理有更深刻的認識，並且能夠自信地將其應用到實際場景中。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我一種非常現代且充滿科技感的印象，配色大膽但不失專業，"CV+AI"的字樣醒目地突齣主題，而“自己動手完成圖像搜尋引擎”這句話更是直擊要點，仿佛在邀請我踏上一段激動人心的技術探索之旅。作為一名對計算機視覺和人工智能領域充滿好奇的讀者，我一直在尋找能夠讓我深入瞭解並親手實踐的優質資源。市麵上雖然有不少關於AI的書籍，但真正能引導讀者從零開始構建一個實際應用的項目，並將其解釋得清晰易懂的書籍卻不多見。這本書的標題讓我看到瞭這種可能性，它不僅僅是理論的堆砌，更是一種實踐的承諾。我期待它能提供一套係統化的學習路徑，從基礎概念到核心算法，再到最終的引擎實現，都能有條不紊地展開。尤其是“自己動手”這四個字，讓我充滿瞭信心，我相信通過這本書的指導，我不僅能理解圖像搜尋引擎的工作原理，更能將其真正地“造”齣來，這種成就感是單純閱讀理論知識無法比擬的。它似乎是一本能將抽象概念轉化為具體行動的指南，讓枯燥的技術學習過程變得生動有趣，充滿瞭創造的樂趣。

评分☆☆☆☆☆

在浩瀚的書海中，一本能夠同時滿足求知欲和實踐欲的書籍，無疑是極其珍貴的。這本書的題目，就如同在我心中點燃瞭一把火，讓我對即將展開的學習充滿瞭期待。我一直對計算機視覺的魅力深深著迷，尤其是它在圖像識彆、物體檢測等方麵的強大能力。而人工智能作為驅動這些技術的核心力量，更是我渴望深入探索的領域。將這兩者相結閤，並聚焦於“圖像搜尋引擎”這樣一個具體且富有挑戰性的項目，這本書無疑為我打開瞭一扇全新的大門。我預想這本書會像一位循循善誘的導師，它不會直接拋齣復雜的代碼，而是會先帶領我理解CV和AI在圖像搜尋中的基本原理，例如特徵提取、相似度度量、索引構建等關鍵技術。然後，它會引導我逐步構建齣自己的搜尋引擎，從數據收集、預處理，到模型選擇、訓練，再到最終的部署和優化。我尤其期待書中能夠提供一些實際操作的示例，甚至是一些能夠參考的代碼片段，讓我能夠邊學邊練，不斷鞏固和深化理解。這種“從瞭解到做到”的學習模式，我相信能夠極大地提升我的學習效率和學習興趣。

评分☆☆☆☆☆

這本書的標題“CV＋AI自己動手完成圖像搜尋引擎”觸及瞭我內心深處對技術實踐的渴望。我一直認為，學習技術最好的方式就是親手去構建，去解決實際問題。這本書恰恰提供瞭一個絕佳的平颱，讓我能夠將CV（計算機視覺）和AI（人工智能）這兩個熱門領域融會貫通，並且聚焦於一個具體且實用的應用——圖像搜尋引擎。我非常欣賞這種“自己動手”的學習理念，它意味著這本書不僅僅是理論的灌輸，更是一種行動的指南。我期待書中能夠提供一套清晰的學習路綫圖，從圖像處理的基礎知識開始，逐步深入到CV中的關鍵技術，例如特徵描述符、相似性度量算法等。同時，AI的部分也一定涵蓋瞭模型訓練、優化等核心內容。最重要的是，我希望這本書能夠提供詳實的步驟和示例，指導我如何一步一步地搭建起一個功能完整的圖像搜尋引擎。想象一下，能夠親手構建一個能夠識彆、理解並搜尋圖像的係統，這該是多麼令人興奮和有成就感的事情！它不僅僅是一本書，更是一次關於創造和探索的旅程。

评分☆☆☆☆☆

我對於計算機視覺和人工智能的結閤一直抱有濃厚的興趣，而“圖像搜尋引擎”這個具體的應用場景，更是讓我覺得這本書的內容極具價值和實踐意義。在我看來，一本好的技術書籍，應該能夠帶領讀者深入理解背後的原理，並且能夠指導讀者親手去實現。這本書的標題，恰好滿足瞭我的這一期待。我設想這本書會以一種循序漸進的方式，先介紹計算機視覺的基礎知識，例如圖像的錶示、特徵提取等，然後引入人工智能在圖像處理中的應用，如深度學習模型在圖像分類、檢索等方麵的優勢。而“自己動手完成圖像搜尋引擎”這一目標，則為整個學習過程提供瞭一個清晰的導嚮。我期待書中能夠提供詳細的步驟指導，從數據準備、模型選擇、算法實現，到最終的係統搭建和性能評估，都能有詳盡的講解和示例。這種“從零開始，一步到位”的學習方式，無疑能讓讀者在實踐中獲得深刻的理解和寶貴的經驗。我相信，通過這本書的學習，我不僅能夠掌握CV和AI的核心技術，更能夠親手打造齣屬於自己的圖像搜尋引擎，這絕對是一次令人振奮的技術探索。