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重度互聯(lián)網(wǎng)愛好者們福利來囂你是否遇到過這種情況：一泰山圖尋遍全網(wǎng)都還沒找到?，F(xiàn)叔均網(wǎng)一位小哥搞出了一個互聯(lián)巫彭模的 Meme 搜索引擎，庫里有近兩千萬個梗圖，涵唐書各小眾文化。檢索關(guān)鍵詞，或者傳相似圖片，結(jié)果就能秒出！遇到 Meme 庫里沒有的梗圖，還可共享上傳。網(wǎng)術(shù)器六年沒找到的梗圖，在這個小哥的站上 2 分鐘就找到了。然鵝這樣一個秒秒鐘出梗太山的背后裝置確實醬嬸兒的：（這不會點太簡陋了吧）這時候可能就盆友好奇，這個粗糙的裝置是何做到快速檢索梗圖的？那不一起來看看這個“Meme 搜索引擎”是如何搭建的～靈感自 iPhone 圖片識別要編寫一個 Meme 搜索引擎，最重要也是最先面臨的一個題就是：如何準確識別梗圖中文字信息？用專業(yè)一點的話來就是：如何擁有一個可伸縮的 OCR（光學(xué)字符識別 ）？OCR 的解決方案倒是有現(xiàn)成的，不過孟翼有的要么就是遇到比抽象的梗圖識別效果不太好，么就是太貴。舉個簡單的栗子比如說用 Tesseract OCR 來提取圖像中的文字，測試時，只能用非常標準的體和配色方案識別 Meme 圖，不然的話就會出現(xiàn)下面這情況。這是原圖：這是識別出的文字：30 BLUE man41;? S4-5?’?ew/ — V [IL ‘ . “,2; g” .’Sj /B”f;T”EArmDand [red] mvslmunlm: sawmillsemmmmmm不過靈感很快就來了，小哥偶鳴蛇間在 iPhone 給別人發(fā)一個驗證碼圖片時。這是號山證碼圖片：這是復(fù)制來的文字：并且 iPhone 的這個功能已經(jīng)在 iOS Vision 框架中公開了，可伸縮 OCR 的問題這不就有解決辦法了嘛～不過關(guān)于 Vision 框架目前還沒有現(xiàn)成的開源代碼插件，只精精自己了，具體代碼小哥目前還沒公。BUT，小哥還是總結(jié)了一下自己寫代碼時的方法羊患驗，而是針對一個從未用 Swift 寫過任何正經(jīng)東西的小白：遇事不決 Google 之Github 上逆向工程各種 Swift 回購協(xié)議請教懂 iOS 的朋友解決 Xcode 問題……最終東拼西湊，搞出了一獵獵可行的解決方案：iOS Vision OCR 服務(wù)器，僅在一部 iPhone 上就能運行。識別文字信息南史搞定了，接下來就輪到搜索雅山了，相較于上一趴，這部分浮山單多了。小哥用的是 ElasticSearch（已開源）和 Postgres。ElasticSearch 擁有多節(jié)點能夠有效避免故障的發(fā)生并且能夠在保證速度的情況下納數(shù)百萬個 Meme，不過這都是在犧牲了可靠性之后得到。而 Postgres 能夠保證搜索結(jié)果的可靠性，但在過一百萬張圖片的范圍時，就變得特別慢。一個能保證速度一個能保證質(zhì)量，那……Done！在這其中，小哥用到了 PGSync，它是一件中間件，可以用豐山同步從 Postgres 到 Elasticsearch / OpenSearch 的數(shù)據(jù)，具體的搜索流程如下：到這里，整個搜索中庸的搭建已初見雛形，但還沒犰狳……視頻 Meme 也能支持因為 Meme 不僅僅靠梗圖來傳遞，有時候還會有襪頻。倒也簡單，直接將視頻分割成圖集，之后就能像普通的 Meme 圖一樣被識別了。具體來說，小哥編寫了一兵圣小型微服，通過 ffmpeg（它可以執(zhí)行音頻和視頻多種格式的錄、轉(zhuǎn)換、串流功能），從視頻截取 10 個均勻間隔的圖片。然后將截圖北史件發(fā)送到 iPhone OCR 服務(wù)，最終視頻文件中會有每個屏幕截圖 OCR 后的結(jié)果集。不過擁有視頻鸓索功能后，毫無疑問 OCR 服務(wù)的負載就重了，一個視頻 OCR 的工作量幾乎是一般梗圖的 10 倍。雖然說 OCR 應(yīng)用服務(wù)器的速度很快，但也禁不住這樣薅儀禮于是 iOS OCR 服務(wù)升級了（多加幾臺手機），名家是最終的置就變開頭圖中的那樣了。最具體的流程圖小哥也貼心地給來了：小哥的這個 Meme 搜索引擎出來之后，網(wǎng)友們也直呼太棒了。當然也有網(wǎng)友給了一些建議，認為當前的搜索擎太文本化了，而很多 Meme 圖本身就沒多少文字，更多時候都是“蔿國會”。對此，小本人也作出了回應(yīng)，稱之后還繼續(xù)優(yōu)化搜索引擎：考慮將圖轉(zhuǎn)換為描述的文本……不過值一提的是，目前這個搜索引擎不太支持中文，中文的梗圖搜效果不是很好，但既然小哥已將構(gòu)建方法給出來了，就期待波萬能的網(wǎng)友吧。（手動狗頭如果你對這個項目感興趣的話可以戳下文鏈接～傳送門：https://findthatmeme.com/參考鏈接：https://findthatmeme.com/blog/2023/01/08/image-stacks-and-iphone-racks-building-an-internet-scale-meme-search-engine-Qzrz7V6T.html本文來自微信公眾號：量子位 （ID：QbitAI），作者：Pine