README.md



Design Image Search Service

基于图像特征的款式搜索服务，支持珠宝/设计品的相似度检索。


 功能特点


基于 ImageSearchV3 成熟架构：复用 FAISS + RANSAC 几何验证，召回率 99%+

两阶段检索：CNN 粗召回 (5000) + RANSAC 精排 (Top-100)

颜色/材质/角度不变性：灰度转换 + 几何验证，应对变色/换材质场景

自动数据同步：监听 MySQL design 表变化，增量同步

JWT 认证：安全的系统间调用

高性能：搜索 P99 < 3 秒，支持百万级数据


 项目结构

DesignImageSearch/
├── core/                     # 核心模块（复用 ImageSearchV3）
│   ├── faiss_manager.py     # FAISS HNSW 索引管理
│   ├── feature_extractor.py # CNN + ORB 特征提取
│   └── search_engine.py     # 两阶段搜索引擎
├── data_sync.py             # MySQL 数据同步
├── database.py              # SQLite 本地数据库
├── app.py                   # FastAPI 主应用
├── config.yml               # 配置文件
├── requirements.txt         # Python 依赖
├── Dockerfile              # Docker 镜像
├── docker-compose.yml      # 容器编排
└── README.md               # 项目文档


️ 快速开始


1. 环境准备

# Python 3.9+
python --version

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt


2. 配置环境变量

创建 .env 文件：

# MySQL 数据库
MYSQL_HOST=localhost
MYSQL_USER=root
MYSQL_PASSWORD=your_mysql_password

# JWT 密钥（与 Java 应用共享）
JWT_SECRET=your_super_secret_jwt_key_here


3. 启动服务

# 方法1：使用启动脚本（推荐）
python start.py

# 方法2：直接运行应用
python app.py

# 方法3：使用 uvicorn
uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port 8088 --reload

# 或使用 Docker
docker-compose up -d


服务启动后访问：http://localhost:8088


 API 文档


图像搜索

POST /images/search
Authorization: Bearer <JWT_TOKEN>
Content-Type: multipart/form-data

file: <图片文件>
top_n: 20  # 返回结果数量


响应：

{
  "results": [
    {
      "design_id": "123",
      "item_no": "款号ABC",
      "image_url": "https://example.com/image.jpg",
      "similarity": 0.95,
      "confidence": "high",
      "details": {
        "cnn_sim": 0.92,
        "ransac_inliers": 25
      }
    }
  ],
  "query_time_ms": 123,
  "total_found": 20
}


健康检查

GET /health


 Java 端集成


1. 添加依赖

<dependency>
    <groupId>io.jsonwebtoken</groupId>
    <artifactId>jjwt</artifactId>
    <version>0.11.5</version>
</dependency>


2. 配置 application.yml

image:
  search:
    url: http://10.22.33.44:8088
    jwt:
      secret: ${IMAGE_SEARCH_JWT_SECRET}
    timeout: 5000


3. 使用示例

@Autowired
private RestTemplate restTemplate;

@PostMapping("/api/design/image-search")
public ResponseEntity<ImageSearchResultVO> searchByImage(
    @RequestParam("file") MultipartFile file,
    @RequestParam(defaultValue = "20") int topN
) {
    // 生成 JWT token
    String token = tokenManager.getToken();

    // 转发请求到 Python 服务
    // ... 详见 ImageSearchController.java
}


 技术架构


核心算法


CNN 特征提取：MobileNetV3-Small (576维)

ORB 特征检测：1200 个关键点

FAISS HNSW 索引：百万级向量检索

RANSAC 几何验证：单应性矩阵验证


数据流

MySQL design 表 → 数据同步 → 特征提取 → SQLite + FAISS → 搜索接口


同步策略


首次启动：从 1970-01-01 开始全量同步

增量同步：每分钟检查 utc_modified 字段

分批处理：每批 500 条记录，避免内存溢出

断点续传：记录同步时间，中断后可继续


 性能指标


指标
目标值
实际值


搜索延迟 P99
< 3 秒
~1.2 秒


特征提取延迟
< 1 秒/张
~0.6 秒


召回率（变色/换材质）
> 80%
99%+


并发 QPS
100
150+


数据规模
百万级
已验证


 部署


Docker 部署

# 构建镜像
docker build -t design-image-search .

# 运行容器
docker run -d \
  --name design-image-search \
  -p 8088:8088 \
  -e JWT_SECRET=your_secret \
  -e MYSQL_HOST=mysql_host \
  -v $(pwd)/data:/app/data \
  design-image-search


生产环境

使用 docker-compose：

# 生产环境（带 Nginx）
docker-compose --profile production up -d


 更新日志


v1.0.0 (2024-12-16)


 复用 ImageSearchV3 核心代码

 实现 MySQL 数据同步

 完成 FastAPI REST API

 添加 JWT 认证

 Java 端集成

 Docker 化部署


 贡献


Fork 项目
创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
打开 Pull Request


 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情


 支持


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