我的收集:关于找图片

大致是这么几种方式:

1.通过相关的一些图片的站点

2.通过识图引擎,搜索引擎,谷歌,百度,其它等

3.通过找图的客户端软件

1:网站如下:

http://www.socwall.com/

http://wallbase.cc/toplist

http://www.behance.net/

嘀咕图片墙 http://www.digu.com/

优美图   http://www.topit.me/wall(超赞的3d看图)

(堆糖网)  http://www.duitang.com/category/painting/ http://www.duitang.com/

https://dribbble.com/

http://www.digu.com/

http://www.photobucket.com/

一幅图 http://www.yifutu.com/

汇图网 (国内正版商业图库) http://www.huitu.com/

花瓣网   http://huaban.com/

涂鸦王国  http://www.poocg.com/

设计癖 http://www.shejipi.com/

500px摄影师社区 https://500px.com/

摄影师社区 http://tuchong.com/

图片114 http://www.tupian114.com/

站酷 http://www.zcool.com.cn/

全景网 中国图片分享网站 http://www.quanjing.com/

懒人图库 http://www.lanrentuku.com/

一图网   http://www.1tu.com/

集图网 http://www.jituwang.com/

淘图网 (素材) http://www.taopic.com/

昵图网  http://www.nipic.com/index.html

http://www.corbisimages.com/

视觉中国 http://www.gettyimages.cn/

素材中国  http://www.sccnn.com/

番茄派(小清新物件集合地) http://www.fqpai.com/  

暖岛(购物) http://www.nuandao.com/brand/1773-0/zooq_com

zooq (是时尚达人首选的线上时尚精品店) www.zooq.com

森女网  http://www.morilady.com/

迷尚网(风格杂志阅读推荐)  http://mishangwang.diandian.com/

2:使用图片搜索

http://www.douban.com/note/153676755/

http://tineye.com/
Tineye是典型的以图找图搜索引擎

http://www.gazopa.com/
GazoPa搜索图片时,不依据关键词进行检索,而是通过图片自身的某些特征(例如色彩,形状等信息

http://similar-images.googlelabs.com/
Google实验室类似图片搜索:输入一个关键词后,例如“lake”,返回的页面里面点击某个图片的下面的Similar images,运用Google 类似图片搜索功能引擎

http://www.picitup.com/
Picitup是一个刚开始公测的专业图片搜索引擎,功能非常强大,并支持中文关键字的搜索,是国内图片爱好者的不错选择

http://www.tiltomo.com/
Tiltomo是由 Flickr 开发的一个搜索工具,主要用来维护Flickr 自己的图片数据库

http://labs.ideeinc.com/upload/
Byo image search是根据你上传的图片来搜索相似的图片,算法主要是基于色彩,也包括主题风格

http://www.xcavator.net
Xcavator 和Live.com很相似,你需要先输入一个关键字,然后在搜索结果中挑选一张图片,在根据这张图片的特点来进行搜索。

http://www.incogna.com
Incogna的搜索速度非常快,主要是基于色彩和形状上的相似性。

http://www.terragalleria.com
Terragalleria主要基于视觉上的相似性,而不考虑图片的内容。

duososo.com

以图搜图~~ . http://www.bsh.me

时间: 2024-10-29 10:47:47

我的收集:关于找图片的相关文章

OpenCV -- 找图片轮廓

import cv2 img = cv2.imread( 'E:\A.jpeg' ) cv2.imshow( 'img', img ) gray = cv2.cvtColor( img, cv2.COLOR_BGR2GRAY ) ret, binary = cv2.threshold( gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY ) contours, hierarchy = cv2.findContours( binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHA

按键精灵【找图片,并打开该图或打开且关闭两段代码】

第一次学习,感觉其他语言来写太复杂,用脚本语言写这些简单功能,其实更好,不牵涉多线程这些的情况下,直接贴代码: 注意:只写了打开,并没有写关闭图片,弱需要,可以自行使用快捷键加上延时的命令,就可以不用手点,隔一段时间继续找下一张以及打开了,这有点类似与游戏内找东西. Function say() // 找与图片类似的窗口图片或图标,实现双击鼠标左键 FindPic 0,0,1024,768,"C:\Users\macbook\Desktop\腾讯视频.bmp",0.5,intX,int

Android通过名称找图片

开发中往往会遇到这种情况:在Drawable文件夹中有若干张相似的图片(这里的相似指的是不仅图片名称相似,用途也相似),现在要根据用户的某个操作选出其中的一张.例如,在类似微信语音功能的开发中,按住“说话”按钮可以录入用户说的话,这时,需要有一张图片实时记录用户说话时的音量等级(1到7),我们可以在drawable文件夹中放7张图片,其名称分别为“voice1.png”->“voice7.png”,用其他代码获取当前用户说话的音量等级之后,再通过等级1-7找到图片voice1.png-voice

收集的在线图片压缩(jpg/png)

http://www.yasuotu.com/ http://www.jpegmini.com/ http://www.tumiaoya.com/ https://tinypng.com/(推荐) http://www.tuhaokuai.com/image http://www.atool.org/pngcompression.php http://compressjpeg.com/zh/(也不错)

设计进阶技巧–刻意收集

一个好的方法可以让设计效率事半功倍! 曾经我也有过付出很多努力,但效果却差强人意的时候,后来听了前辈的一些建议和方法,成长了很多.今天菜心又带来一个小技巧,希望能够帮助正在进阶路上的你. 这个小技巧叫做“刻意收集”. 图片是设计师离不开的重要元素之一,它可以帮助我们在执行中高效快速的提供灵感支持,如果你还没有属于自己的图片素材库,那是时候反思一下了. 收集也是讲究方法的,不经思考的盲目收集只是浪费时间,下面说几个自己在收集过程中的思考总结,大纲如下: 1.收集细节 2.学会应用 3.收集途径 1

图片的三级缓存

三级缓存 1, 一级缓存 内存缓存 访问快,效率高,可能导致内存溢出 从上往下,级别越来越低 强引用,只有没有任何引用的时候才会被虚拟机回收 软引用,当内存不足时,虚拟机会自动回收软引用引用的对象 弱引用,当对象创建完成后,虚拟机会不停的检测内存,当检测到弱引用,检测到就回收 虚引用,虚拟机随时回收 在安卓3.0之后,这个不推荐 ,推荐使用lrucache 最近使用的原则 当内存不足时,回收不常使用或者最近没有使用的对象 2.二级缓存 ,本地缓存,缓存到安卓的文件里面去,访问稍快,节省流量 3.

Xcode中将图片放入Images.xcassets和直接拖入的区别

将图片放入Images.xcassets 在mainBundle里面Xcode会生成一个Assets.car文件,将我们放在Images.xcassets的图片打包在里面.(程序会变大(?)) 无论是通过imageNamed:来加载图片,还是直接在Storyboard的UIImageView里面设置图片,并且无论图片是jpg格式还是png格式,都不需要写后缀名. 放在Images.xcassets的图片不能通过imagesWithContentsOfFile:来加载.(因为这个方法相当于是去ma

c# 下载网页图片

也是比较老的东西了 最近用到 记录下以免以后忘了 要下载图片首先要有图片地址 要有图片地址就要先把网页下下来分析下URL 下载网页一般用两种方法 1,用 system.net.webclient using System.Net; using System.Windows.Forms; string url = "http://www.cnblogs.com"; string result = null; try { WebClient client = new WebClient()

jvm的stack和heap,JVM内存模型,垃圾回收策略,分代收集,增量收集(转)

深入Java虚拟机:JVM中的Stack和Heap(转自:http://www.cnblogs.com/laoyangHJ/archive/2011/08/17/gc-Stack.html) 在JVM中,内存分为两个部分,Stack(栈)和Heap(堆),这里,我们从JVM的内存管理原理的角度来认识Stack和Heap,并通过这些原理认清Java中静态方法和静态属性的问题. 一般,JVM的内存分为两部分:Stack和Heap. Stack(栈)是JVM的内存指令区.Stack管理很简单,push