‘壹’ 百度的“图片”里面搜索到的图片是怎么样搜索到的从哪里搜索出来的
搜索引擎的图片搜索功能，基本原理其实和文字搜索是类似的，因为在网页上，图片的附近通常都会有相应的文字出现，如苹果图片的下方通常会附着“苹果”二字，刘德华图片所在的新闻肯定会出现刘德华三个字。所以在搜索的时候也是输入文字查询而不是上传图片查找。
‘贰’ 怎样才能让搜索引擎直接搜到网站内图片
一般搜索引擎上面或者下面都有图片选项，选择图片后在输入你想要搜索的图片名字就可以直接搜索出来图片了
‘叁’ ★搜索引擎是怎样搜索图片的★
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‘肆’ 如何搜索引擎自动抓取网站图片
1
网站有网站地图
按网站地图抓取
需要在robots.txt里设置
2
没有网站地图
按着站内链接抓取每个页面
搜索引擎可以抓取文字
图片
flash
但是
不能识别图片和flash
‘伍’ 怎么用搜索照片出处
今天小编要和大家分享的是教你怎样通过利用图片查找图片来源出处，希望能够帮助到大家。
操作方法
01
首先在我们的电脑浏览器中输入图片并点击回车键。
02
然后点击图片官网。
03
接着点击屏幕中的相机图标。
04
然后点击本地上传，
05
接着双击一张我们要查找的图。
06
通过以上操作，我们就可以查找到图片来源和相似图片了。
(5)搜索引擎图片怎么取出来扩展阅读：
电脑电池使用方面的维护
1．当无外接电源的情况下，倘若当时的工作状况暂时用不到PCMCIA插槽中的卡片，建议先将卡片移除以延长电池使用时间。
2．室温(22度)为电池最适宜之工作温度，温度过高或过低的操作环境将降低电池的使用时间。
3．在可提供稳定电源的环境下使用笔记本电脑时，将电池移除可延长电池使用寿命。就华硕笔记本电脑而言，当电池电力满充之后，电池中的充电电路会自动关闭，所以不会发生过充的现象。
4．建议平均三个月进行一次电池电力校正的动作。
5．尽量减少使用电池的次数
电池的充放电次数直接关系到寿命，每充一次，电池就向退役前进了一步。建议大家尽量使用外接电源，
6．使用外接电源时应将电池取下（锂电池不在此列）。
有的用户经常在一天中多次插拔电源，且笔记本电脑装有电池，这样做，对电池的损坏更大。因为每次外接电源接入就相当于给电池充电一次，电池自然就折寿了（特指镍氢和镍镉电池，锂电池不存在这种情况）。
7.电量用尽后再充电和避免充电时间过长
您的笔记本使用的是镍氢电池与镍镉电池，一定要将电量用尽后再充(电量低于1%)，这是避免记忆效应的最好方法。
8．平时使用注意事项
在平时使用时要防止曝晒、防止受潮、防止化学液体侵蚀、避免电池触点与金属物接触等情况的发生。
‘陆’ 百度图片搜索引擎原理是如何实现的
图片搜索的原理有三个步骤
1. 将目标图片进行特征提取，描述图像的算法很多，用的比较多的是：SIFT描述子，指纹算法函数，bundling features算法，hash function（散列函数）等。也可以根据不同的图像，设计不同的算法，比如图像局部N阶矩的方法提取图像特征。
2. 将图像特征信息进行编码，并将海量图像编码做查找表。对于目标图像，可以对分辨率较大的图像进行降采样，减少运算量后在进行图像特征提取和编码处理。
3. 相似度匹配运算：利用目标图像的编码值，在图像搜索引擎中的图像数据库进行全局或是局部的相似度计算；根据所需要的鲁棒性，设定阈值，然后将相似度高的图片预保留下来；最后应该还有一步筛选最佳匹配图片，这个应该还是用到特征检测算法。
其中每个步骤都有很多算法研究，围绕数学，统计学，图像编码，信号处理等理论进行研究。
根据Neal Krawetz博士的解释，原理非常简单易懂。我们可以用一个快速算法，就达到基本的效果。
这里的关键技术叫做"感知哈希算法"（Perceptual hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个"指纹"（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹。结果越接近，就说明图片越相似。下面是一个最简单的实现：
第一步，缩小尺寸。
将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素。这一步的作用是去除图片的细节，只保留结构、明暗等基本信息，摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。
第二步，简化色彩。
将缩小后的图片，转为64级灰度。也就是说，所有像素点总共只有64种颜色。
第三步，计算平均值。
计算所有64个像素的灰度平均值。
第四步，比较像素的灰度。
将每个像素的灰度，与平均值进行比较。大于或等于平均值，记为1；小于平均值，记为0。
第五步，计算哈希值。
将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图片的指纹。组合的次序并不重要，只要保证所有图片都采用同样次序就行了。
得到指纹以后，就可以对比不同的图片，看看64位中有多少位是不一样的。在理论上，这等同于计算"汉明距离"（Hammingdistance）。如果不相同的数据位不超过5，就说明两张图片很相似；如果大于10，就说明这是两张不同的图片。
具体的代码实现，可以参见Wote用python语言写的imgHash.py。代码很短，只有53行。使用的时候，第一个参数是基准图片，第二个参数是用来比较的其他图片所在的目录，返回结果是两张图片之间不相同的数据位数量（汉明距离）。
这种算法的优点是简单快速，不受图片大小缩放的影响，缺点是图片的内容不能变更。如果在图片上加几个文字，它就认不出来了。所以，它的最佳用途是根据缩略图，找出原图。
实际应用中，往往采用更强大的pHash算法和SIFT算法，它们能够识别图片的变形。只要变形程度不超过25%，它们就能匹配原图。这些算法虽然更复杂，但是原理与上面的简便算法是一样的，就是先将图片转化成Hash字符串，然后再进行比较。