Люди, які роблять TinEye, мають продукт під назвою PixMatch, який може шукати окремі колекції. Однак він не реалізований як настільний додаток - це серверний API. І це, здається, коштує для серйозного використання на підприємстві, а не для приватних осіб. Так це є , але насправді не відповідь.
Але конкуруюча компанія має щось для робочого столу - Imense Desktop Similar Image Search , який працює в Apple Mac OS або Microsoft Windows з Adobe Bridge CS4 . Він безкоштовний для колекцій до 4000 і, здається, недорогий за ціною.
Насправді є багато речей, коли я зрозумів, що шукати: Пошук зображень на основі вмісту . Насправді в цій галузі багато роботи, і тонна як з відкритим кодом, так і з закритими інструментами . Більшість із них зосереджена на речах великих підприємств / наукових шкіл, і перебуває в різних станах завершення та поліруванні.
З них я думаю, що imgSeek є найцікавішим для настільних випадків. Це на основі Python / QT, і тому теоретично він повинен працювати майже на будь-якій платформі, але орієнтований на Linux. Він проводить порівняння на основі метаданих (дата, час тощо), простих функцій, таких як середня освітленість або колір, або за допомогою складних оцінок подібності на основі вейвлетів . Це, мабуть, надмірне значення для пошуку саме того самого зображення в різному розмірі з різним стисненням, але воно має працювати дуже добре, оскільки це в основному найпростіший можливий випадок. Він також знайде поруч сірників, наприклад:
Все це може бути занадто багато для вирішення цієї конкретної разової проблеми. Як зберігаються ваші неорганізовані фотографії? Навіть якщо їхні імена файлів не допомагають, метадані EXIF все одно мають бути хорошими. Один простий підхід - імпортувати їх у програму, яка може вивчити ці дані та здійснити пошук або сортування за ними. Або ви можете використовувати таку програму, як jhead, щоб перейменувати їх усіх, щоб вони мали розумні імена на основі дати. (Можливо, і те й інше)