使用 OpenCV 和 Python 提取相似图像

Question

我正在尝试构建一组图像比较模块作为开源电子商务解决方案的一部分。我一直在阅读有关使用 OpenCv 和 python 的计算机视觉中的各种技术。

目标： 我需要从站点中可用的 1000 幅图像中提取相似的图像。图片主要是衣服，如衬衫、裤子、上衣等......

例如，当有些人在寻找圆点连衣裙时，他们应该看到具有相似图案甚至颜色相同的产品。

到目前为止，我看到了多种提取相似图像的方法。但由于缺乏经验无法弄清楚哪种方法是正确的。我偶然发现的一些可能的解决方案：

1. 直方图比较。
2. 特征匹配（它不会匹配模式吗？）
3. HAAR 分类器（我认为训练很多虚线连衣裙可能会产生结果）
4. 词袋法。
5. 使用局部二进制模式的纹理匹配

我也因此基于 Lucene 的 LIRE用于类似目的。但无法理解哪种方法可以用于此目的。例如，在他们的文档中，他们提到 LIRE 支持以下内容：

1. cl_ha .. 颜色布局
2. ph_ha .. PHOG
3. oh_ha .. 对手直方图
4. eh_ha .. 边直方图
5. jc_ha .. JCD
6. ce_ha .. CEDD
7. sc_ha .. ScalableColor

非常感谢以最佳方法提供的任何输入/方向。