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A visual search engine based on Elasticsearch and Tensorflow

  • 源代码名称:visual_search
  • 源代码网址:http://www.github.com/tuan3w/visual_search
  • visual_search源代码文档
  • visual_search源代码下载
  • Git URL:
    git://www.github.com/tuan3w/visual_search.git
  • Git Clone代码到本地:
    git clone http://www.github.com/tuan3w/visual_search
  • Subversion代码到本地:
    $ svn co --depth empty http://www.github.com/tuan3w/visual_search
    Checked out revision 1.
    $ cd repo
    $ svn up trunk
  • 基于Elasticsearch和Tensorflow的可视化搜索引擎

    Visual search enging

    要求

    你必须在构建搜索引擎之前安装一些 python 库。

    • elasticsearch==5.2.0
    • Tensorflow==0.12.1
    • Flask
    • opencv-python
    • easydict

    设置

    • 设置 Elasticsearch

    安装的简单方法是使用 Docker,并使用 Docker 组成。 使用 docker-compose,你所做的一切都是如此简单:

    cd visual_search/elasticsearch
    docker-compose up -d
    • 构建elasticsearch插件

    我们需要构建Elasticsearch插件来计算特征向量之间的距离。 确保你已经安装了 Maven 插件。

    cd visual_search/es-plugin
    mvn installcd target/release
    //create simple server to serve plugin
    python -m 'SimpleHTTPServer'&//install plugincd.. /elasticsearch
    docker exec -it elasticsearch_elasticsearch_1 elasticsearch-plugin install http://localhost:8000/esplugin-0.0.1.zip
    docker-compose restart
    • 索引准备
    curl -XPUT http://localhost:9200/img_data -d @schema_es.json
    • 设置更快的r-cnn

    我使用了 @Endernewton 实现的早期 faster r-cnn 版本,用于对象检测。 你可以在这里获取pre模型

    索引图像到 elasticsearch

    export WEIGHT_PATH=...export MODEL_PATH=...export INPUT=..cd visual_search
    python index_es.py --weight $WEIGHT_PATH --model_path $MODEL_PATH --input $INPUT

    示例

    python index_es.py --weight./models/vgg16.weights --model_path./models/faster_rcnn_models/vgg16_faster_rcnn_iter_490000.ckpt --input./KGSoutput/2002-01-01-9.png

    启动服务器

    启动服务器之前,必须在 visual_search/server.py 中将 IMGS_PATH 变量更新到存储图像的文件夹的位置。

    cd visual_search
    python server.py

    并访问该链接 http://localhost:5000/static/index.html 测试搜索引擎。

    ) = )

    问题

    https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/251




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