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zhenghu ec7c9f8dbe feat: 初始化病虫害以图搜图应用
- 基于 CLIP 模型实现图片相似度搜索(app.py / main.py)
  - 新增 Streamlit 可视化交互界面
  - 新增 pyproject.toml、justfile、Dockerfile 项目配置
  - 补充完整 README 文档(功能介绍、快速开始、Docker 部署)
  - 新增 .gitignore
2026-04-14 16:24:04 +08:00

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

# 安装依赖
uv sync

# 运行应用
uv run streamlit run app.py

使用 just

# 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

# 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

Description
病虫害以图搜图
Readme 120 KiB
Languages
Python 90.8%
Dockerfile 6.4%
Just 2.8%