dsys/match

Match：可扩展反向图像搜索工具

可扩展反向图像搜索
基于 http://kubernetes.io/ 和 https://www.elastic.co/ 构建

https://github.com/dsys/match/stargazers https://hub.docker.com/r/dsys/match/ http://kubernetes.io https://app.fossa.io/projects/git%2Bhttps%3A%2F%2Fgithub.com%2Fdsys%2Fmatch?ref=badge_shield

Match 简化了相似图像的搜索过程，使用先进的感知哈希算法，对缩放和90度旋转具有不变性。其HTTP API易于集成，适用于多种反向图像搜索场景。借助Kubernetes和Elasticsearch，Match可轻松扩展至数十亿图像规模，同时让您完全控制数据存储位置。Match底层主要使用 https://github.com/ascribe/image-match 实现图像搜索功能。

核心功能

• 反向图像搜索：通过URL或上传文件查找相似图像，支持90度旋转匹配
• 图像管理：添加/删除图像签名，附加元数据
• 图像比较：直接对比两张图像的相似度（0-100分，100为完美匹配）
• 可扩展性：基于Kubernetes和Elasticsearch，支持大规模部署
• 灵活配置：通过环境变量自定义工作进程数、Elasticsearch连接信息等

使用场景

1. 电商平台：商品图像相似性检索，帮助用户找到同款或类似商品
2. 版权保护：检测平台内重复或侵权图像
3. 内容管理系统：自动归类相似图像，提升内容组织效率
4. 社交媒体：推荐相似主题的图像内容

配置说明

通过环境变量配置Match：

• WORKER_COUNT（默认：4）：Gunicorn工作进程数量
• ELASTICSEARCH_URL（默认：elasticsearch:9200）：Elasticsearch数据库URL
• ELASTICSEARCH_INDEX（默认：images）：存储图像签名的Elasticsearch索引
• ELASTICSEARCH_DOC_TYPE（默认：images）：存储图像签名的文档类型

部署示例

Docker运行（已有Elasticsearch）

bash
docker run -e ELASTICSEARCH_URL=https://daisy.us-west-1.es.amazonaws.com -it docker.xuanyuan.run/dsys/match

Docker Compose（本地Elasticsearch）

1. 克隆仓库：git clone https://github.com/dsys/match.git && cd match
2. 启动服务：make dev

Kubernetes部署

服务配置（match-service.yml）

yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: match
spec:
  ports:
  - name: http
    port: 80
    protocol: TCP
  selector:
    app: match

复制控制器配置（match-rc.yml）

yaml
apiVersion: v1
kind: ReplicationController
metadata:
  name: match
spec:
  replicas: 1
  selector:
    app: match
  template:
    metadata:
      labels:
        app: match
    spec:
      containers:
      - name: match
        image: docker.xuanyuan.run/dsys/match:latest
        ports:
        - containerPort: 80
        env:
        - name: WORKER_COUNT
          value: "4"
        - name: ELASTICSEARCH_URL
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: match
              key: elasticsearch.url
        - name: ELASTICSEARCH_INDEX
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: match
              key: elasticsearch.index
        - name: ELASTICSEARCH_DOC_TYPE
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: match
              key: elasticsearch.doc-type

密钥配置（match-secret.yml）

yaml
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: match
data:
  # 替换为您的Elasticsearch URL（base64编码）
  elasticsearch.url: aHR0cHM6Ly9kYWlzeS51cy13ZXN0LTEuZXMuYW1hem9uYXdzLmNvbQ==
  elasticsearch.index: aW1hZ2Vz
  elasticsearch.doc-type: aW1hZ2Vz

API参考

Match提供简单的HTTP API，支持application/x-www-form-urlencoded或multipart/form-data参数：

POST /add

添加图像签名到数据库
参数：

• url/image（必填）：图像URL或上传文件
• filepath（必填）：数据库中的图像路径（重复路径会覆盖）
• metadata（可选）：附加的JSON元数据

响应示例：

json
{"status":"ok","error":[],"method":"add","result":[]}

DELETE /delete

删除数据库中的图像签名
参数：filepath（必填）

响应示例：

json
{"status":"ok","error":[],"method":"delete","result":[]}

POST /search

搜索相似图像
参数：

• url/image（必填）：搜索基准图像
• all_orientations（默认：true）：是否搜索90度旋转的相似图像

响应示例：

json
{"status":"ok","error":[],"method":"search","result":[{"score":99.0,"filepath":"http://example.com/image.jpg"}]}

POST /compare

对比两张图像的相似度
参数：url1/image1和url2/image2（必填）

响应示例：

json
{"status":"ok","error":[],"method":"compare","result":[{"score":99.0}]}

GET /count

获取数据库中的图像签名数量
响应示例：

json
{"status":"ok","error":[],"method":"count","result":[420]}

GET /list

列出数据库中的图像路径
参数：offset（默认：0）、limit（默认：20）

响应示例：

json
{"status":"ok","error":[],"method":"list","result":["http://example.com/image1.jpg","http://example.com/image2.jpg"]}

GET /ping

检查服务健康状态
响应示例：

json
{"status":"ok","error":[],"method":"ping","result":[]}

开发与许可证

开发命令

bash
export ELASTICSEARCH_URL=https://daisy.us-west-1.es.amazonaws.com
make build
make run
make push

许可证与致谢

Match基于 https://github.com/ascribe/image-match 开发，后者基于论文《An image signature for any kind of image》（Goldberg et al）。Match采用 https://github.com/dsys/match/blob/master/LICENSE%EF%BC%8Cascribe/image-match%E9%87%87%E7%94%A8Apache 2.0许可证。