以图搜图功能实现(windows10版)

1，原理

　　存储：通过Core项目调取python接口，python通过使用towhee把图片转成向量存在milvus向量数据库中。

　　查询：通过Core项目调取python接口，python根据查询的图片，转成向量数据，再在向量数据库中根据L2模式进行相近查询

2，安装

　　2.1安装docker

　　　　2.1.1 在windows功能中打开Hyper-V 和 容器

　　　　2.1.2 进入https://www.docker.com/ ，下载windows版本进行安装

　　2.2安装Milvus

　　milvus官网地址：https://milvus.io/

　　　　2.2.1 在任意一个盘符下创建一个文件夹（可以任意起名，例如dockermilvus），在dockermilvus中创建五个文件夹，分别为conf，db，logs，pic，wal。在conf中存放docker-compose.yml和server_config.yaml文件。

　　　　注：docker-compose.yml是在https://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.0.2/milvus-standalone-docker-compose.yml 这个路径下下载，并改名为docker-compose.yml.

　　　　2.2.2 使用命令提示符进入dockermilvus/conf文件夹中，执行docker-compose up -d 命令，执行安装。安装成功后再次执行此docker-compose up -d命令，查看安装文件运行状态。

　　　　2.2.3 在命令提示符中执行 docker run -p 3000:3000 -e HOST_URL=http://192.168.10.171:3000 -e MILVUS_URL=192.168.10.171:19530 milvusdb/milvus-insight:latest 命令（运行数据库进入界面，数据库网页界面须通过3000接口进入19530接口界面）。

　　　　2.2.4 milvus数据库迁移部署:

　　　　　　1》把docker中运行的milvus镜像打包成.tar文件

　　　　　　2》在命令提示符中进入个空文件夹中，执行命令

　　　　　　　　docker save -o minio.tar minio/minio

　　　　　　　　docker save -o etcd.tar quay.io/coreos/etcd

　　　　　　　　docker save -o milvus-insight.tar milvusdb/milvus-insight

　　　　　　　　docker save -o milvus.tar milvusdb/milvus

　　　　　　3》在另一台电脑安装docker，在创建个文件夹(dockermilvus),文件中创建conf,db,logs,pic,wal五个文件夹，conf文件夹中放docker-compose.yml和server_config.yaml文件。

　　　　　　4》minio.tar，etcd.tar，milvus-insight.tar，milvus.tar 这四个文件放到dockermilvus文件夹中

　　　　　　5》执行docker load -i minio.tar

　　　　　　　　docker load -i etcd.tar

　　　　　　　　docker load -i milvus-insight.tar

　　　　　　　　docker load -i milvus.tar

　　　　　　　　docker load -i minio.tar

　　　　　　6》在命令提示符中进入conf中执行docker-compose up -d

　　　　　　7》再进入dockermilvus文件夹中执行命令：docker load -i milvusdb/milvus-insight.tar

　　　　　　8》在命令提示符中执行 docker run -p 3000:3000 -e HOST_URL=http://192.168.10.171:3000 -e MILVUS_URL=192.168.10.171:19530 milvusdb/milvus-insight:latest 命令

　　2.3 docker搭建python运行环境容器

　　　　Python版本3.8.6

　　　　2.3.1，创建个新的文件夹pyContainer，pyContainer文件夹中创建ty文件夹（这里放python代码），

　　　　2.3.2，pyContainer文件夹中创建Dockerfile文件，没有后缀。

　　　　　　文件内容：

　　　　　　# 建立 python3.7 环境

　　　　　　FROM python:3.8

　　　　　　# 镜像作者

　　　　　　MAINTAINER LALALA

　　　　　　# 设置 python 环境变量

　　　　　　ENV PYTHONUNBUFFERED 1

　　　　　　# 设置pip源为国内源

　　　　　　COPY pip.conf /root/.pip/pip.conf

　　　　　　# 在容器内创建mysite文件夹

　　　　　　RUN mkdir -p /var/www/html/mysite

　　　　　　# 设置容器内工作目录

　　　　　　WORKDIR /var/www/html/mysite

　　　　　　# 将当前目录文件加入到容器工作目录中（. 表示当前宿主机目录）

　　　　　　ADD . /var/www/html/mysite

　　　　　　RUN pip install towhee

　　　　　　# pip安装依赖

　　　　　　RUN pip install -r requirements.txt

　　　　　　RUN mkdir -p /app/

　　　　　　ADD /ty /app

　　　　　　WORKDIR /app/

　　　　　　EXPOSE 8000   #对外端口

　　　　　　CMD ["python", "manage.py", "runserver", "0.0.0.0:8000"] 对内端口

　　　　2.3.3  pyContainer文件夹中创建pip.conf文件

　　　　　　文件内容：

　　　　　　[global]

　　　　　　index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

　　　　　　[install]

　　　　　　trusted-host=mirrors.aliyun.com

　　　　2.3.4 pyContainer文件夹中创建requirements.txt

　　　　　　文件内容：

　　　　　　Django==3.2.12

　　　　　　towhee==0.9.0

　　　　　　pymilvus==2.2.1

　　　　2.3.5 在命令提示符中进入pyContainer文件夹，执行命令docker build -t mm_python .

　　　　2.3.6 在命令提示符中执行命令docker run -it -d- p 9111:8000 mm_python启动容器。

　　　　　　注意：启动容器后，通过9111端口请求python接口，这时容器会在git上下载容器内缺少的环境依赖（如CV2,resnet50_a1_0-14fe96d1.pth等，这个大概需要下载9G左右的环境包）

　　　　2.3.7 把容器生成镜像，再打包

　　　　　　在命令提示符中执行命令

　　　　　　docker commit  -a "镜像作者" -m "说明"  a404c6c174a2  pycontainer:v1

　　　　　　a404c6c174a2 --- 容器Id

　　　　　　pycontainer:v1 --- 镜像名称

　　　　2.3.8 打包镜像

　　　　　　docker save -o pycontainer.tar pycontainer

　　　　2.3.9 在其他docker中打开镜像包

　　　　　　docker load -i pycontainer.tar

　　　　2.3.10 运行镜像

　　　　　　docker run -it -d -p 9111:8000 pycontainer