环境准备
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启动 Easysearch 服务:
# Make sure your vm.max_map_count meets the requirement
sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144
docker run -it --rm -p 9200:9200 \
-e "discovery.type=single-node" \
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx512m" \
infinilabs/easysearch:1.3.0-24 \
-E "security.enabled=false"
安装 Python 依赖项:
pip install -r requirements.txt
启动服务器:
ES_SERVER=http://localhost:9200 python main.py
后端功能实现
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我们实现的主要功能是接收用户上传的图片,然后将图片进行处理和向量化,利用 Easysearch 进行图像搜索,并将搜索结果渲染到模板页面上展示给用户。用户可以通过访问 /req
路由来上传图片,然后提交表单进行搜索。搜索结果将在模板页面 search.html 中展示。
本次服务,我们主要使用的是 Flask 和 Easysearch 这两个工具是 Flask 是一个流行的 Python Web 框架,它提供了简单而灵活的方式来构建 Web 应用程序。而 Easysearch 是一个分布式的搜索引擎,它具有强大的全文搜索和分析功能,并支持使用 kNN 检索 API 来进行向量查询。结合这两个工具,我们可以构建一个功能完善的图像搜索服务。
首先,我们使用 Flask 框架创建一个应用程序实例,并定义几个路由和视图函数。其中,/req
路由用于展示一个包含表单的页面,用户可以在该页面上上传图像。/search
路由用于处理图像搜索请求,并返回搜索结果。
在 /search
路由中,我们首先连接到 Easysearch 搜索引擎,然后获取用户上传的图像文件。接下来,我们对图像进行处理和向量化,以便能够在向量空间中进行相似度匹配。然后,我们构建一个查询体,使用 Easysearch 的查询语法来描述我们的搜索需求。通过调用 Easysearch 的 search 方法,我们可以执行搜索操作,并获取搜索结果。
在获取到搜索结果后,我们从中提取需要的字段,并将结果传递给模板进行渲染。我们使用 Flask 提供的 render_template 函数,将搜索结果传递给一个名为 search.html 的 HTML 模板。该模板可以根据搜索结果动态生成页面内容,并将结果展示给用户。
通过这个简单而高效的图像搜索服务,用户可以方便地上传图像,系统将快速地在图像库中进行搜索,并返回与上传图像相似的结果。
前端页面实现
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目前需要实现的是一个即时搜索页面的前端部分。思路非常明确,实现一个简洁漂亮的页面展示功能即可。一些基础的内容就简单略过,我们下面重点描述思路以及实现。
首先,我们创建一个 HTML 文档,并指定文档类型为 HTML5。在文档头部,我们设置了页面的标题为 “Easysearch Search Service",以便清晰地表达页面的用途。
接下来,我们使用 CSS 样式定义了页面的外观和布局。在 <style>
样式中我们设置了背景图片、字体、边距和阴影效果等,以提升页面的美观性和用户体验。
JavaScript 部分 ,我们引入了 jQuery 库和自定义的 JavaScript 文件。这些脚本将用于处理页面的交互逻辑。通过 jQuery 库,我们可以方便地处理表单的提交事件,实现异步请求和数据处理。当用户提交表单时,将发送 AJAX 请求到指定的 URL,并将索引名称和图像文件作为请求的参数。在成功返回 AJAX 响应后,我们通过解析返回的 HTML 数据,提取出图片和段落元素,并按照一定的格式进行组合。最后,将组合后的结果添加到结果容器中,以展示搜索结果。
页面主体部分 ,我们将内容包裹在一个名为 “container” 的
<div>
元素中。页面包含一个标题和一个搜索表单。搜索表单包括一个文件选择框用于选择图像文件。还有一个提交按钮,当用户点击该按钮时,将触发 JavaScript 代码中的事件处理程序。
搜索结果部分 ,我们使用一个 <div>
元素来显示搜索结果的标题,并使用另一个 <div>
元素作为瀑布流容器,用于展示搜索结果的图片和相关的段落。
代码如下
<body>
<div class="container">
<h1>Easycsearch Search Service</h1>
<form id="searchForm" enctype="multipart/form-data">
<label for="image">Image:</label><br />
<input type="file" id="image" name="image" /><br />
<input type="submit" value="Search" />
</form>
<div id="resultTitle"></div>
<div id="result" class="waterfall-container"></div>
</div>
</body>
最终结果如图所示
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搜索前
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搜索后
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总结
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通过这个简单的基于 Easysearch kNN 搜索服务网页 ,我们可以方便地上传图像文件,进行搜索操作,并以瀑布流的形式展示搜索结果。
项目 Github 地址:https://github.com/infinilabs/image-search-demo
关于 Easysearch
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INFINI Easysearch 是一个分布式的近实时搜索与分析引擎,核心引擎基于开源的 Apache Lucene。Easysearch 的目标是提供一个自主可控的轻量级的 Elasticsearch 可替代版本,并继续完善和支持更多的企业级功能。与 Elasticsearch 相比,Easysearch 更关注在搜索业务场景的优化和继续保持其产品的简洁与易用性。
官网文档:https://www.infinilabs.com/docs/latest/easysearch
下载地址:https://www.infinilabs.com/download