# pest-image-search 病虫害以图搜图

基于 CLIP 视觉模型的病虫害图片相似度搜索应用。上传病虫害患处图片，系统自动提取视觉特征并检索知识库中最相似的病虫害类型，提供症状描述与防治建议。

## 功能特性

- 🖼️ 支持上传本地图片、输入图片 URL、选择示例图片三种查询方式
- 🧠 基于 `openai/clip-vit-base-patch32` 本地视觉模型提取图像特征
- 📊 相似度可视化条形图
- 🏷️ 覆盖水稻、小麦、玉米、大豆、番茄、黄瓜等常见作物的病虫害知识库
- 💡 智能推荐最可能的病虫害及防治方案

## 技术栈

- Python 3.14+
- Streamlit 1.52.1
- Plotly 6.5.0
- Transformers 4.51.3 + PyTorch 2.7.0 (CLIP 模型)
- Pillow、NumPy、Requests

## 快速开始

### 使用 uv（推荐）

```bash
# 安装依赖
uv sync

# 运行应用
uv run streamlit run app.py
```

### 使用 just

```bash
# 查看所有可用命令
just --list

# 运行应用
just run

# 代码格式化
just format

# 代码检查
just check
```

## Docker 部署

```bash
# 构建镜像
docker build -t pest-image-search .

# 运行容器
docker run -p 8000:8000 pest-image-search
```

## 项目结构

```
pest-image-search/
├── app.py              # 主应用文件（Streamlit）
├── main.py             # 入口文件
├── pyproject.toml      # 项目配置
├── justfile            # 任务自动化
├── Dockerfile          # Docker 配置
└── README.md           # 项目文档
```

## 使用说明

1. 首次启动时会自动下载 CLIP 模型（约 300MB），请保持网络畅通
2. 加载完成后自动构建病虫害图片索引
3. 上传或选择查询图片后点击「开始搜索」，即可获得 Top-K 相似病虫害结果
4. 结果仅供参考，实际防治请结合田间情况或咨询农业专家

## 许可证

MIT License