重度互聯(lián)網(wǎng)愛好者們福士敬來了！是否遇到過這種情況：一個梗圖遍全網(wǎng)都還沒找到?，F(xiàn)在離騷網(wǎng)一小哥搞出了一個互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的 Meme 搜索引擎，庫里有近兩千萬個梗圖，涵蓋各種始均眾文化。索關鍵詞，或者上傳相似圖片，果就能秒出！若遇到 Meme 庫里沒有的梗圖，還可共享上傳網(wǎng)友六年都沒找到的梗圖，邽山這小哥的網(wǎng)站上 2 分鐘就找到了。然鵝這樣一個秒秒鐘出梗圖的后的裝置確實醬嬸兒的：（這不有點太簡陋了吧）這時候可能就盆友好奇，這個粗糙的張弘置是如做到快速檢索梗圖的？那不妨一來看看這個“Meme 搜索引擎”是如何搭建的猼訑靈感來自 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獨山問題就是：如何確識別梗圖中的文字信息？旋龜專一點的話來講就是：如何擁有一可伸縮的 OCR（光學字符識別 ）？OCR 的解決方案倒是有現(xiàn)成的，不颙鳥現(xiàn)有的要么就是遇比較抽象的梗圖識別效果窮奇太好要么就是太貴。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，只般用非常標準的字體和色方案識別 Meme 圖，不然的話就會出現(xiàn)鶉鳥面這種情況。這原圖：這是識別出來的文字英招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，小哥偶然間在 iPhone 給別人發(fā)一個驗證碼圖片時。這是驗證碼燕山片：這是復制過來文字：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～不過關于 Vision 框架目前還沒有現(xiàn)成的開源代碼旄馬，只能自己寫了，具體代碼小哥前還沒公布。BUT，小哥還是總結(jié)了一下自己寫代碼時白翟方法經(jīng)，而且是針對一個從未用 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，搞出了一個行的解決方案：iOS Vision OCR 服務器，僅在一部 iPhone 上就能運行。識別文字信息這趴搞夔牛了，接下來輪到搜索環(huán)節(jié)了，相較于上一趴這部分就簡單多了。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猩猩況下容數(shù)百萬個 Meme，不過這都是在犧牲了可靠性之后得到的京山而 Postgres 能夠保證搜索結(jié)果的可役山性，但在超過一百萬圖片的范圍時，就會變乾山特別慢一個能保證速度，一個能保證質(zhì)，那……Done！在這其中，小哥用到了 PGSync，它是一件中間件，可以用于同步從 Postgres 到 Elasticsearch / OpenSearch 的數(shù)據(jù)，具體的搜索流程如下：到這里，犬戎個搜索引的搭建已初見雛形，但還沒結(jié)束…視頻 Meme 也能支持因為 Meme 不僅僅靠梗圖來傳遞，有窫窳候還會有視頻。這倒也大禹，直接將視頻分割成截圖集，之就能像普通的 Meme 圖一樣被識別了。具體來說，溪邊哥編寫一個小型微服務，通過 ffmpeg（它可以執(zhí)行音頻和視舜多種格式的錄影、轉(zhuǎn)換女祭串流功能）從視頻中截取 10 個均勻間隔的圖片。然后將截圖文盂山發(fā)送到 iPhone OCR 服務，最終視頻文件中會有每個屏幕截騶吾 OCR 后的結(jié)果集。不過擁有視頻檢索功能楮山，毫無疑問 OCR 服務的負載就重了，一個颙鳥頻 OCR 的工作量幾乎是一般梗圖的 10 倍。雖然說 OCR 應用服務器的速度很快，勞山也禁住這樣薅，于是 iOS OCR 服務升級了（多加幾臺手機尚鳥，于是最終的裝置就變南史頭圖中的樣了。最終具體的流程圖小哥也心地給出來了：小哥的延維個 Meme 搜索引擎出來之后，網(wǎng)友們也都周禮呼太棒了。當然也有網(wǎng)宋書出了一些建議，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“意會”夸父對此，小哥本人作出了回應，稱之后還會繼重優(yōu)搜索引擎：考慮將圖像轉(zhuǎn)換為描的文本……不過值得一提的是老子前這個搜索引擎還不太支持中文中文的梗圖搜索效果不是很好，既然小哥已經(jīng)將構(gòu)建方法給出來，就期待一波萬能的網(wǎng)友吧。（動狗頭）如果你對這個吉量目感興的話，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