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以图搜图技术在日常生活中的应用越来越广泛。想象一下，你看到了某张图片或某件衣服，甚至是某个明星，继续无端发问身边的小伙伴吗？通过图搜技术，你已经可以轻松解决这些问题了吧。这种既有趣又实用的技术背后到底有怎样的实现方法呢？

在这之前，我们之前分享的实现方案操作步骤比较复杂，且最终呈现的效果不够精致。因此，本次我们希望实现更直观、更美观的效果。

具体目标很明确。我们希望在同样的基础上，通过优化算法和展示效果，实现更简便的操作流程。你提交要求查询图片后，我们将直接输出相应的结果。在展示结果时，一张查询图片放在顶部，下方则会自动呈现出与之最相似的五张图片。

在这里，我们采用了更加专业的方法来实现这一功能。我们首先对查询图片和数据库图片分别进行处理，将图片数据转换为固定大小的特征向量，这就是所谓的image embeddings。然后，我们采用余弦相似度作为距离度量标准，通过kNN算法快速找到数据库中与查询图片最为相似的k张图片。

在具体操作上，我们特别准备了36种食物类别的图片库。每种食物都安排了6张图片，共计216张图片。通过对这些图片进行预处理和特征提取，建立精确的数据库。然后，在获取查询图片后，系统自动在数据库中搜索最相似的结果磁器。

通过这样的方式，用户只需要提交需要查询的图片，最多只需3秒钟就能卸load得到最接近的5张图片结果。这不仅提升了操作的便捷性，还通过精美的界面呈现，使得结果更加直观可读。这种方式最大限度地节省了用户的时间，还提供了更好的使用体验。

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