#人工智能##图像搜索引擎#
shutterstock
美股上市公司 Shutterstock 作为全球第一大微利图库公司，是全球最大的以会员订阅模式下载图片的图库公司，目前公司市值16.49亿美元！
Shutterstock 四项创新功能：
- 细化
搜索，然后选中最佳结果。
计算机视觉技术将发现具有相同外观和感觉的图片。
- Shutterstock Reveal
任选一张网络图片，Chrome 扩展会从收藏中精心挑选出与之相符的图片 - 不仅免版税，而且随时可供您使用。
-组合搜索
您的图片需要一个特定的布局吗？
将关键字添加到画布，并放置在您希望对象显示的位置。
-复制空间
想要在图片上添加文本？
使用此新功能找到，带有恰好复制空间的图片。
Evertrove API
Evertrove是一种AI驱动的图像和视频搜索API。使用Evertrove，你可以简单地上传图像或视频，并在它们之间实时搜索。让客户快速找到他们想要的东西，从而提高转化率和用户体验！
AI-Powered Image & Video Search API
自动标注-以图搜图=？
这个案例，给我们提供了一个灵感。图片或者文本，我们都可以先做自动标注（目标检测、命名实体识别），然后再扩充丰富相似信息。
- 结合了目标检测的以图搜图。biying的以图搜图，先是识别图里的物体（目标检测），然后点击物体，再调用以图搜图。
- 同样的原理，在文本搜索中，我们也可以结合命名实体识别，先识别人物、机构等实体词，然后再搜索。
“以图搜图”
（反向图片搜索引擎）是一种用来搜索相似图片，或完全相同的图片的方法，常用来寻找现有图片的原始出处，或者低分辨率缩略图的原始大图。
各个行业都有不同的搜图需求，如果大家感兴趣，欢迎加群告诉我们：只要关注人数足够多，Mixlab 随时为大家特邀发起 『 各类专题内容或者线上、线下专场讨论』！
一个人的探索有些孤单，
一群人的探索会更有意思。
  来！扫码

                

今天编写程序时，想模仿一款软件。包括外观颜色都要求很像，但是总是找不到一个与之相似的颜色，后来就想到了可以先获取RGB三色值，然后直接给控件或者窗体的背景赋值。再网上找到很多获取RGB值得工具，但是都不可靠。后来发现可以利用系统自带的绘图工具提取颜色。下面是详细的步骤：
    第一步：用画图工具打开 图片


'作者：章鱼哥，QQ：3107073263 群：309816713        

    '如有疑问或好的建议请联系我，大家一起进步 



第二步：使用截图工具拦上的颜色提取器（就是橡皮擦旁边那个像滴管的东东），点击你想获取颜色的地方，

点下去之后就会把提取的图片上的颜色，直接传给了刷子。如下图所示：


第三步：颜色是提取出来了，但是现在我们还是不知道颜色的具体值啊，怎么样用呢，下面就是最重要的一步了。当把颜色提取出来后，

接着点击编辑图片按钮，弹出来的对话框上面就显示颜色对应得值


好了这也就是个简单的功能，只是可能很多人需要的时候不知道怎么用。

图片搜索淘宝商品接口：

把商品图片上传到商城的搜索就能搜索出该商品对应的所有淘宝商品。



如图：在这里插入图片描述返回商品截图：在这描述请求方式：例如，输入一个商品的图片地址，返回数据如下在描述Result Object:{“items”: {“page”: null,“error”: “”,“real_total_results”: 40,“item”: [{“title”: “专业NBA精英篮球袜加厚毛巾底缓震高筒运动袜子 男士中筒精英袜”,“list_type”: “外观相似宝贝”,“pic_url”: “//g-search3.alicdn.com/img/bao/uploaded/i4/TB2OmX0bYsTMeJjSszhXXcGCFXa_!!819836837.jpg”,“promotion_price”: “19.00”,“price”: “35.00”,“sales”: 1,“num_iid”: “558055440807”,“sample_id”: “”,“seller_nick”: “331855829qiu”,“post_fee”: “0.00”,“area”: “福建 泉州”,“detail_url”: “http://item.taobao.com/item.htm?id=558055440807”},{“title”: “包邮 篮球袜加厚毛巾底中筒精英袜 锦纶运动袜子男士吸汗防臭男袜”,“list_type”: “外观相似宝贝”,“pic_url”: “//g-search3.alicdn.com/img/bao/uploaded/i4/TB29qZcHA9WBuNjSspeXXaz5VXa_!!2868689842.jpg”,“promotion_price”: “39.00”,“price”: “39.00”,“sales”: 0,“num_iid”: “574456189175”,“sample_id”: “”,“seller_nick”: “elionpe”,“post_fee”: “0.00”,“area”: “广东 广州”,“detail_url”: “http://item.taobao.com/item.htm?id=574456189175”},{“title”: “球袜运动袜男篮球袜中筒精英袜毛巾袜加厚专业训练袜子中帮羽毛球”,“list_type”: “外观相似宝贝”,“pic_url”: 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来源：大数据DT
本文约2000字，建议阅读5分钟
本文教你用Python画直方图。
[ 导读 ] 直方图和柱状图都是数据分析中非常常见、常用的图表，由于两者外观上看起来非常相似，也就难免造成一些混淆。今天我们来讲讲直方图。01 概述直方图(Histogram)，形状类似柱状图却有着与柱状图完全不同的含义。直方图牵涉统计学概念，首先要对数据进行分组，然后统计每个分组内数据元的数量。在平面直角坐标系中，横轴标出每个组的端点，纵轴表示频数，每个矩形的高代表对应的频数，这样的统计图称为频数分布直方图。频数分布直方图需要经过频数乘以组距的计算过程才能得出每个分组的数量，同一个直方图的组距是一个固定不变的值，所以如果直接用纵轴表示数量，每个矩形的高代表对应的数据元数量，既能保持分布状态不变，又能直观地看出每个分组的数量，如图2-58所示。
▲图2-58 直方图
通过直方图还可以观察和估计哪些数据比较集中，异常或者孤立的数据分布在何处。首先，了解如下几个基本概念。
组数：在统计数据时，我们把数据按照不同的范围分成几个组，分成的组的个数称为组数。
组距：每一组两个端点的差。
频数：分组内数据元的数量除以组距。
02 实例直方图代码示例如下所示。
代码示例 2-45
1plot = figure(plot_width=300, plot_height=300)  
2plot.quad(top=[2, 3, 4], bottom=[1, 2, 3], left=[1, 2, 3],  
3          right=[1.2, 2.5, 3.7], color="#B3DE69")  
4show(plot)
运行结果如图2-59所示。
▲图2-59 代码示例2-45运行结果
代码示例2-45第2行使用quad ()方法通过定义矩形的四边边界绘制直方图，具体参数说明如下。p .quad(left, right, top, bottom, **kwargs)参数说明。
left (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec` ) : 直方x轴左侧边界
right (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec` ) : 直方x轴右侧边界
top (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec` ) : 直方y轴顶部边界
bottom (:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec` ) : 直方y轴底部边界
其他参数(**kwargs)说明。
alpha (float) : 一次性设置所有线条的透明度
color (Color) : 一次性设置所有线条的颜色
source (ColumnDataSource) : Bokeh特有数据格式(类似于Pandas Dataframe)
legend (str) : 图元的图例
x_range_name (str) : x轴范围名称
y_range_name (str) : y轴范围名称
level (Enum) : 图元渲染级别
代码示例 2-46
 1import numpy as np  
 2import scipy.special  
 3from bokeh.layouts import gridplot  
 4# 绘图函数  
 5def make_plot(title, hist, edges, x, pdf, cdf):  
 6    p = figure(title=title, tools='', background_fill_color="#fafafa")  
 7    p.quad(top=hist, bottom=0, left=edges[:-1], right=edges[1:],  
 8           fill_color="navy", line_color="white", alpha=0.5)  
 9    p.line(x, pdf, line_color="#ff8888", line_width=4, alpha=0.7, legend="PDF")
10    p.line(x, cdf, line_color="orange", line_width=2, alpha=0.7, legend="CDF")
11
12    p.y_range.start = 0  
13    p.legend.location = "center_right"  
14    p.legend.background_fill_color = "#fefefe"  
15    p.xaxis.axis_label = 'x'  
16    p.yaxis.axis_label = 'Pr(x)'  
17    p.grid.grid_line_color="white"  
18    return p  
19# 正态分布  
20mu, sigma = 0, 0.5  
21measured = np.random.normal(mu, sigma, 1000)  
22hist, edges = np.histogram(measured, density=True, bins=50)  
23x = np.linspace(-2, 2, 1000)  
24# 拟合曲线  
25pdf = 1/(sigma * np.sqrt(2*np.pi)) * np.exp(-(x-mu)**2 / (2*sigma**2))  
26cdf = (1+scipy.special.erf((x-mu)/np.sqrt(2*sigma**2)))/2  
27p1 = make_plot("Normal Distribution (μ=0, σ=0.5)", hist, edges, x, pdf, cdf)
28# 对数正态分布  
29mu, sigma = 0, 0.5  
30measured = np.random.lognormal(mu, sigma, 1000)  
31hist, edges = np.histogram(measured, density=True, bins=50)  
32x = np.linspace(0.0001, 8.0, 1000)  
33pdf = 1/(x* sigma * np.sqrt(2*np.pi)) * np.exp(-(np.log(x)-mu)**2 / (2*sigma**2))  
34cdf = (1+scipy.special.erf((np.log(x)-mu)/(np.sqrt(2)*sigma)))/2  
35p2 = make_plot("Log Normal Distribution (μ=0, σ=0.5)", hist, edges, x, pdf, cdf)
36# 伽玛分布  
37k, theta = 7.5, 1.0  
38measured = np.random.gamma(k, theta, 1000)  
39hist, edges = np.histogram(measured, density=True, bins=50)  
40x = np.linspace(0.0001, 20.0, 1000)  
41pdf = x**(k-1) * np.exp(-x/theta) / (theta**k * scipy.special.gamma(k))  
42cdf = scipy.special.gammainc(k, x/theta)  
43p3 = make_plot("Gamma Distribution (k=7.5, θ=1)", hist, edges, x, pdf, cdf)  
44# 韦伯分布  
45lam, k = 1, 1.25  
46measured = lam*(-np.log(np.random.uniform(0, 1, 1000)))**(1/k)  
47hist, edges = np.histogram(measured, density=True, bins=50)  
48x = np.linspace(0.0001, 8, 1000)  
49pdf = (k/lam)*(x/lam)**(k-1) * np.exp(-(x/lam)**k)  
50cdf = 1 - np.exp(-(x/lam)**k)  
51p4 = make_plot("Weibull Distribution (λ=1, k=1.25)", hist, edges, x, pdf, cdf)
52# 显示  
53show(gridplot([p1,p2,p3,p4], ncols=2, plot_width=400, plot_height=400, toolbar_location=None))
运行结果如图2-60所示。
▲图2-60 代码示例2-46运行结果
代码示例2-46第5行自定义绘图函数make_plot (title, hist, edges, x, pdf, cdf)，其中参数分别为图的标题、直方顶部边界、左右边界、拟合曲线的x坐标、方法通过定义矩形的四边边界，PDF为概率密度函数，CDF为累积分布函数。第53行通过gridplot()方法一次展示4张图(正态分布、对数正态分布、伽玛分布、韦伯分布)。关于作者：屈希峰，资深Python工程师，Bokeh领域的实践者和布道者，对Bokeh有深入的研究。擅长Flask、MongoDB、Sklearn等技术，实践经验丰富。知乎多个专栏(Python中文社区、Python程序员、大数据分析挖掘)作者，专栏累计关注用户十余万人。
本文摘编自《Python数据可视化：基于Bokeh的可视化绘图》，经出版方授权发布。
编辑：于腾凯校对：林亦霖