elasticsearch以图搜图

Elasticsearch可以用于以图搜图的应用。你可以将提取出来的特征向量存储在Elasticsearch中，并利用Elasticsearch的搜索能力来找出相似的图像。在Elasticsearch中，可以使用向量数据类型(dense_vector)来存储向量，并通过使用script_score查询来计算向量之间的相似度。 你可以通过安装Elasticsearch和Kibana来开始使用Elasticsearch。然后，将文件server.py和index_database.py中的es = Elasticsearch()改为es = Elasticsearch([{'host': 'xxx', 'port': 9200}], timeout=3600)，其中xxx是安装Elasticsearch的机器的IP地址，以确保与Elasticsearch建立连接。 这样，你就可以使用Elasticsearch进行以图搜图的任务了。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [使用elasticSearch搭建本地以图搜图服务](https://blog.csdn.net/xjhqre/article/details/125959890)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *2* [如何用 Elasticsearch 实现“图搜图”](https://blog.csdn.net/j3T9Z7H/article/details/131388281)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *3* [使用elasticSearch实现以图搜图](https://blog.csdn.net/xjhqre/article/details/125914198)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
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