在上一篇文章《图像检索系列——利用 Python 检测图像相似度》中，我们介绍了一个在图像检索领域非常常用的算法——感知哈希算法。这是一个很简单且快速的算法，其原理在于针对每一张图片都生成一个特定的“指纹”，然后采取一种相似度的度量方式得出两张图片的近似程度。

然而随着深度学习技术在图像识别领域的蓬勃发展，我们有了更多更好的选择，比如我们将要介绍的深度学习方法，它在图像检索的精确度上表现得更为优异，而且可以处理更为复杂的图片。

了解了深度学习的图像检索的优势后，我们立刻开始实战吧！

基于深度学习的图像检索

首先，我们需要引入一些必要的库。

import tensorflow as tf
import numpy as np
import cv2

我们使用预训练的 InceptionV3 模型作为图像特征提取器。

# 载入预训练模型
model = tf.keras.applications.InceptionV3(include_top=False, weights='imagenet')

# 预处理函数
def preprocess_image(image):
    # 将图片调整为模型需要的尺寸
    image = cv2.resize(image, (299, 299))
    # 将图片归一化为 [0, 1]
    image = image / 255.0
    return image

接下来，我们定义一个函数来提取图片的特征向量。

def extract_features(image):
    # 预处理图片
    image = preprocess_image(image)
    
    # 使用模型提取特征向量
    features = model.predict(np.expand_dims(image, axis=0))
    return features

现在，我们可以开始构建图像检索系统了。

import faiss

# 构建索引
index = faiss.IndexFlatL2(512)

# 提取图片特征向量
image_features = []
for image in images:
    features = extract_features(image)
    image_features.append(features)

# 将特征向量添加到索引中
index.add(np.array(image_features))

现在，我们可以使用索引来检索相似图片了。

# 查询图片
query_image = cv2.imread('query.jpg')
query_features = extract_features(query_image)

# 检索相似图片
D, I = index.search(query_features, 10)

# 显示检索结果
for i in range(10):
    cv2.imshow('Result ' + str(i), cv2.imread(images[I[0][i]]))
    cv2.waitKey(0)

这就是使用深度学习实现图像检索的基本过程。