环境准备
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"
复制代码
安装 Python 依赖项:
pip install -r requirements.txt
复制代码
启动服务器:
ES_SERVER=http://localhost:9200 python main.py
复制代码
后端功能实现
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。
from PIL import Imagefrom elasticsearch import Elasticsearchfrom flask import Flask, request, jsonify, render_templatefrom img2vec_pytorch import Img2Vecimport ioimport os
DEFAULT_INDEX = "img-test"app = Flask(__name__)es = Elasticsearch(os.environ.get("ES_SERVER") or "http://localhost:9200")
def rgba2rgb(image_file): # Open the image file img = Image.open(image_file)
# Check if the image is in RGBA mode if img.mode == "RGBA": # Convert the image to RGB mode img = img.convert("RGB")
# Create a BytesIO object and save the image to it image_io = io.BytesIO() img.save(image_io, format="JPEG")
# Seek to the beginning of the BytesIO object image_io.seek(0)
return image_io
return image_file
def vectorize(input): img2vec = Img2Vec() try: img = Image.open(input) vec = img2vec.get_vec(img, tensor=True) vec_np = vec.cpu().numpy().flatten().tolist() return vec_np except Exception as e: print(f"Error processing image: {e}") return None
def init_indicies(index: str): if es.indices.exists(index): return # 初始化 kNN 索引 print(f"Initializing {index}") es.indices.create( index, body={ "settings": {"index.knn": True}, "mappings": { "properties": { "my_vec": { "type": "knn_dense_float_vector", "knn": { "dims": 512, "model": "lsh", "similarity": "cosine", "L": 99, "k": 1, }, } } }, }, ) img_dir = "static/img" for title in os.listdir(img_dir): print(f"Indexing {title}") my_vec = vectorize(os.path.join(img_dir, title)) body = {"title": title, "my_vec": my_vec} es.index(index=index, body=body)
@app.route("/search", methods=["POST"])def search_service(): # 获取表单数据 index_name = request.form.get("index_name") or DEFAULT_INDEX # 索引名
# 获取上传的图片文件 image_file = request.files.get("image")
if not index_name or not image_file: return jsonify({"error": "Both index_name and image are required."}), 400
# 处理图片 image0 = rgba2rgb(image_file) vector_arr = vectorize(image0)
if vector_arr is None: return jsonify({"error": "Error processing image."}), 400
query_body = { "size": 50, "_source": "title", "query": { "bool": { "must": [ { "knn_nearest_neighbors": { "field": "my_vec", "vec": {"values": vector_arr}, "model": "lsh", "similarity": "cosine", "candidates": 50, } } ] } }, }
if not index_name or not vector_arr: return jsonify({"error": "Both index_name and query are required."}), 400
# 执行搜索 response = es.search(index=index_name, body=query_body)
# 使用模板显示搜索结果 results = response["hits"]["hits"] print([r["_source"]["title"] for r in results], len(results)) return render_template("search.html", results=results)
@app.route("/", methods=["GET"])def home(): return render_template("home.html")
if __name__ == "__main__": init_indicies(DEFAULT_INDEX) app.run(port=5000, debug=True)
复制代码
前端页面实现
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。
<style> #searchForm { background-image: url("/static/background/bluewhite.jpg"); background-repeat: no-repeat; background-size: cover; } body { font-family: Arial, sans-serif; background-color: #f9f8f8; margin: 0; padding: 20px; } .searchImage { max-width: 600px; max-height: 500px; }
.container { max-width: 100%; margin: 0 auto; /* background: linear-gradient(to right, #8aa0ee, #3838ee); */ background: #fff; padding: 20px; border-radius: 5px; box-shadow: 0 2px 5px rgba(0, 0, 0, 0.1); }
h1 { text-align: center; margin-bottom: 20px; color: #000; }
h2 { margin-bottom: 10px; }
form { max-width: 400px; margin: 0 auto; background-color: #fff; padding: 20px; border-radius: 5px; box-shadow: 0 2px 5px rgba(0, 0, 0, 0.1); }
label { display: block; font-weight: bold; margin-bottom: 5px; }
input[type="text"], input[type="file"] { width: 100%; padding: 8px; margin-bottom: 10px; border: 1px solid #ccc; border-radius: 4px; box-sizing: border-box; }
input[type="submit"] { width: 100%; padding: 10px; background-color: #4caf50; color: #fff; border: none; border-radius: 4px; cursor: pointer; transition: background-color 0.3s ease; }
input[type="submit"]:hover { background-color: #45a049; }
pre { background-color: #f5f5f5; padding: 10px; border-radius: 5px; white-space: pre-wrap; }
#result { text-align: center; margin-top: 20px; } </style> <style> body { font-family: Arial, sans-serif; /* background-color: #f2f2f2; */ margin: 0; padding: 20px; }
.container { max-width: 100%; margin: 0 auto; background-image: url("/static/background/daziran.png"); }
.waterfall-container { display: flex; flex-wrap: wrap; }
.waterfall-item { display: inline-block; border-radius: 5px; box-shadow: none; margin-bottom: 20px; text-align: center; width: 25%; /* 每行显示 4 个搜索结果，可以根据需要进行调整 */ padding: 10px; box-sizing: border-box; }
.waterfall-item img { max-width: 100%; max-height: 250px; border-radius: 5px; }
.waterfall-item p { margin-top: 10px; font-size: 25px; font-weight: bold; color: black; background-color: white; } </style>
复制代码
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。
前端 JavaScript 代码
<script src="/static/jquery-3.5.1.min.js"></script> <script src="/static/m.js"></script> <script> $(document).ready(function () { $("#searchForm").on("submit", function (event) { event.preventDefault(); var indexName = $("#indexName").val(); // 检查索引名是否为空或未定义 if (!indexName) { indexName = "img-test"; // 设置默认值为 "默认索引名" } var formData = new FormData(); formData.append("index_name", indexName); formData.append("image", $("#image")[0].files[0]);
$.ajax({ url: "/search", method: "POST", processData: false, // Important! contentType: false, // Important! data: formData, success: function (data) { // Clear the previous results $("#result").empty();
// Parse the returned HTML and extract image and paragraph elements var parsedData = $.parseHTML(data);
// Group image and paragraph elements var imageAndParagraphPairs = []; var currentPair = []; $(parsedData).each(function () { if ($(this).is("img.searchImage")) { if (currentPair.length === 1) { currentPair.push(this); imageAndParagraphPairs.push(currentPair); currentPair = []; } else { currentPair.push(this); } } else if ($(this).is("p")) { if (currentPair.length === 0) { currentPair.push(this); } else { currentPair.push(this); imageAndParagraphPairs.push(currentPair); currentPair = []; } } else if ($(this).is("h1")) { // Add the <h1> element back to the results
$("#resultTitle").html($(this)); } });
// Create and append the waterfall items $.each(imageAndParagraphPairs, function (index, pair) { var $item = $("<div>").addClass("waterfall-item"); $.each(pair, function (i, element) { $item.append(element); }); $("#result").append($item); }); }, }); }); }); </script>
复制代码
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>
复制代码
最终结果如图所示
搜索前
搜索后
总结
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
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
评论