重度互联网爱好者们福利来了！

你是否遇到过这种情况：一个梗图寻遍全网都还没找到。

现在外网一位小哥搞出了一个互联网规模的Meme搜索引擎，库里有近两千万个梗图，涵盖各种小众文化。

检索关键词，或者上传相似图片，结果就能秒出！

若遇到Meme库里没有的梗图，还可共享上传。

网友六年都没找到的梗图，在这个小哥的网站上2分钟就找到了。

然鹅这样一个秒秒钟出梗图的背后的装置确实酱婶儿的：

（这不会有点太简陋了吧）

这时候可能就有盆友好奇，这个粗糙的装置是如何做到快速检索梗图的？

那不妨一起来看看这个“Meme搜索引擎”是如何搭建的～

要编写一个Meme搜索引擎，最重要也是最先面临的一个问题就是：如何准确识别梗图中的文字信息？

用专业一点的话来讲就是：如何拥有一个可伸缩的OCR（光学字符识别 ）？

OCR的解决方案倒是有现成的，不过现有的要么就是遇到比较抽象的梗图识别效果不太好，要么就是太贵。

举个简单的栗子，比如说用Tesseract OCR来提取图像中的文字，测试时，只能用非常标准的字体和配色方案识别Meme图，不然的话就会出现下面这种情况。

这是原图：

这是识别出来的文字：

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emmmmmm

不过灵感很快就来了，小哥偶然间在iPhone给别人发一个验证码图片时。

这是验证码图片：

这是复制过来的文字：

并且iPhone的这个功能已经在iOS Vision框架中公开了，可伸缩OCR的问题这不就有解决办法了嘛～

不过关于Vision框架目前还没有现成的开源代码插件，只能自己写了，具体代码小哥目前还没公布。

BUT，小哥还是总结了一下自己写代码时的方法经验，而且是针对一个从未用Swift写过任何正经东西的小白：

• 遇事不决Google之

• Github上逆向工程各种Swift回购协议

• 请教懂iOS的朋友解决Xcode问题……

最终东拼西凑，搞出了一个可行的解决方案：iOS Vision OCR服务器，仅在一部iPhone上就能运行。

识别文字信息这趴搞定了，接下来就轮到搜索环节了，相较于上一趴，这部分就简单多了。

小哥用的是ElasticSearch（已开源）和Postgres。

ElasticSearch拥有多节点能够有效避免故障的发生，并且能够在保证速度的情况下容纳数百万个Meme，不过这都是在牺牲了可靠性之后得到的。

而Postgres能够保证搜索结果的可靠性，但在超过一百万张图片的范围时，就会变得特别慢。

一个能保证速度，一个能保证质量，那……

Done！

在这其中，小哥用到了PGSync，它是一件中间件，可以用于同步从Postgres到Elasticsearch/OpenSearch的数据，具体的搜索流程如下：

到这里，整个搜索引擎的搭建已初见雏形，但还没结束……

因为Meme不仅仅靠梗图来传递，有时候还会有视频。

这倒也简单，直接将视频分割成截图集，之后就能像普通的Meme图一样被识别了。

具体来说，小哥编写了一个小型微服务，通过ffmpeg（它可以执行音频和视频多种格式的录影、转换、串流功能），从视频中截取10个均匀间隔的图片。

然后将截图文件发送到iPhone OCR服务，最终视频文件中会有每个屏幕截图OCR后的结果集。

不过拥有视频检索功能后，毫无疑问OCR服务的负载就重了，一个视频OCR的工作量几乎是一般梗图的10倍。

虽然说OCR应用服务器的速度很快，但也禁不住这样薅，于是iOS OCR服务升级了（多加几台手机），于是最终的装置就变开头图中的那样了。

最终具体的流程图小哥也贴心地给出来了：

小哥的这个Meme搜索引擎出来之后，网友们也都直呼太棒了。

当然也有网友给出了一些建议，认为当前的搜索引擎太文本化了，而很多Meme图本身就没多少文字，更多时候都是“意会”。

对此，小哥本人也作出了回应，称之后还会继续优化搜索引擎：

考虑将图像转换为描述的文本……

不过值得一提的是，目前这个搜索引擎还不太支持中文，中文的梗图搜索效果不是很好，但既然小哥已经将构建方法给出来了，就期待一波万能的网友吧。（手动狗头）

如果你对这个项目感兴趣的话，可以戳下文链接～

传送门：https://findthatmeme.com/参考链接：https://findthatmeme.com/blog/2023/01/08/image-stacks-and-iphone-racks-building-an-internet-scale-meme-search-engine-Qzrz7V6T.html

来源：量子位