/herod

Primary LanguagePython

herod

安装

herod 使用 milvus 作为后端，需要安装 milvus。此处使用 docker 部署 milvus 单机实例

wget https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/milvus/v2.3.1/configs/milvus.yaml -O milvus.yaml
wget https://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.3.1/milvus-standalone-docker-compose.yml -O docker-compose.yml
# 修改 docker-compose.yml 添加 /local/path/to/your/milvus.yaml:/milvus/configs/milvus.yaml 的映射
sudo docker-compose up -d

herod 依赖 opencv 中的 SURF 特征提取算法，这个算法在新版 opencv 中默认不包含，需要手动编译。 以下以 pdm 为例展示在虚拟环境中编译 opencv 的方法。

CMAKE_ARGS="-DOPENCV_ENABLE_NONFREE=ON" PDM_NO_BINARY=opencv-contrib-python pdm sync

执行完上述命令后，可以使用 . .venv/bin/activate 激活虚拟环境，此时可以执行 herod --version 确认是否正常工作

使用

  1. 创建集合
herod create-collection mycollection
  1. 添加图片
herod add-image mycollection /path/to/image
  1. 创建索引

注意：索引只需要创建一次，后续新添加图片时不需要再次创建索引

herod create-index mycollection

构建索引时，对硬盘的需求不大，但需要约 segment 大小 1.7~2 倍左右的内存。 内存不足的话，构建会更加耗时。

  1. 搜索图片
herod search-image mycollection /path/to/image

milvus 配置