python建立图片索引数据库，根据一段文字，找到存放在电脑上最匹配的图片

作者：虚坏叔叔
博客：https://xuhss.com

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一、程序的用处

一键视频

可以根据一句话配一两张插图，加上BGM和人工合成的语音，图片之间做下过场动画，这就是现在市面上泛娱乐内容比较主流的作品形式。

图片显示时间、间隔、语速，这些都是可以计算的，当我们有大量脚本文案的时候，这又是一个一键自动化生产的应用。

二次创作

一些配音作品，把影视内容拉过来，人工配音，形成一些质量不错的作品，那么反过来，把影视或动漫配音拉过来，根据台词自动配上一些不一样的画面，这又是另一种原创方式。

垂直场景

做情感方面的内容，可以专门收集一些情感方面的画面用作素材，做育儿方面的内容，可以专门收集一些专家演讲方面的画面作为素材。

在写脚本文案的时候，这些素材就可以自动匹配，形成垂直领域的内容，比如做书单。

二、程序的讲解

这个程序的用处很简单，就是根据一段话，自动匹配到硬盘上最合适的图片。

整个文件的结构如下：

前提是要求你的图片尽可能多，这里要求图片的名称包含了这个图片的数据，所有的图片存储在

C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\GetMatchestPic\\piclib

在这里插入图片描述

通过：

def build_wordid_File(pkFile, path_root):

函数，将图片的关键词和路径的逻辑构建起来

#word_id ={
#	'图片1分词1':set(['图片1路径','图片2路径']),
#    '图片2分词3':set(['图片2路径']),
#    '团队':set(['2']),
#    '拒绝':set(['1'])
#}

然后存储在test.pk中，如果下次有另一批图片进来，再次执行这个函数，就可以再次构建这个逻辑。

有了test.pk之后，就可以通过函数get_Match_Pic非常快速的找到类似的图片了

通过循环提取每个单词对应的所有图片路径并计算得分

最终得到所有图片路径的最终得分，降序

取最高的得分就能够找到图片的路径了

三、伪代码

核心的代码如下图所示：

# 构建图片索引
path_root = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\GetMatchestPic"
pkFile = path_root + "\\test.pk"
build_wordid_File(pkFile, path_root)

# 根据名称找到最近似图片
word_read_id = {}
with open(pkFile,'rb') as file:
    word_read_id = pickle.load(file)
newtitleJudge = "规格说明书(V1.0.0_20230221)(1)"
strMatchPic =get_Match_Pic(newtitleJudge, word_read_id)

四、程序下载

https://download.csdn.net/download/huangbangqing12/87554701

结语

从事互联网营销的人，在技术问题上是可以存在一道壁垒的，不管我们会不会技术，能善用技术解决一些不会技术的人解决不了的问题，彼此之间的距离就会拉开。
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