用Python做一個“以圖搜番“的應用程序，再也不用愁動漫圖片的出處了！

前言

喜歡看動漫的朋友們大概都能體會到一個難受的事情，就是在論壇或者羣聊裏面看到一張動漫截圖，很想知道它的出處，但百度搜了一圈卻也沒有一個可靠結果，就很鬱悶。今天就來帶大家用Python做一個簡單的“以圖搜番”小應用。應用本身的實現不是很難的事情，其實就是調用別人的API接口來實現，主要目的還是通過這個案例來學習以下內容：

• 學習如何用PyQt5做用戶交互界面（UI）；
• 學習如何使用Nuitka打包程序爲exe文件；

PyQt5界面設計

如果用 Python 語言開發 跨平臺 的圖形界面的程序，主要有3種選擇：

• Tkinter：基於Tk的Python庫，這是Python官方採用的標準庫，優點是作爲Python標準庫、穩定、發佈程序較小，缺點是控件相對較少。

• wxPython：基於wxWidgets的Python庫，優點是控件比較豐富，缺點是穩定性相對差點、文檔少、用戶少。

• PyQt5（或者PySide2）：基於Qt 的Python庫，優點是控件比較豐富、跨平臺體驗好、文檔完善、用戶多。缺點是庫比較大，發佈出來的程序比較大。

本教程使用的就是PyQt5，它是Digia的一套Qt5應用框架與python的結合，同時支持2.x和3.x。本教程使用的是3.x。Qt庫由Riverbank Computing開發，是最強大的GUI庫之一 ，官方網站：https://www.riverbankcomputing.com/software/pyqt/。
PyQt5是由一系列Python模塊組成。超過620個類，6000函數和方法。能在諸如Unix、Windows和Mac OS等主流操作系統上運行。PyQt5有兩種證書，GPL和商業證書。
安裝方法：pip install PyQt5

使用Qt Designer繪製界面

在設計一個圖形化界面的應用時，我們需要先繪製出其大致佈局，可以在草稿紙上勾勒一下，然後通過PyQt5中的Qt Designer應用來設計，它的文件名叫designer.exe，找不到位置可以在本地文件中搜索一下：

下圖爲本應用的一個界面初步設計，通過標註的四個區域相互配合，即可完成一個UI設計，該工程會保存爲一個.ui後綴名的UI文件，最好放在Python代碼文件一起。本次界面設計並不複雜，兩個按鈕，一個打開圖片，另一個點擊後開始查詢；一個QComboBox部件，用於選擇備選結果；一個圖片顯示區域，顯示打開的查詢圖片，一個結果顯示區域，顯示查詢結果具體內容。界面下面是視頻顯示區域，即該圖片出現在原動畫中的視頻片段。

具體的Qt Designer基本使用方法我就不在這裏展開了，如果你第一次用，可以參考這個入門視頻教程：https://www.bilibili.com/video/BV1cJ411R7bP ，講得還挺好，我就是跟着這個視頻入門學習的。它的文字版教程在這裏：http://www.python3.vip/tut/py/gui/qt_01/

我是使用的VSCode編輯器，推薦一個插件——PYQT Integration，可以隨時預覽UI界面和編輯UI界面，也很方便把UI文件轉換成Python代碼。

視頻部件插入小技巧

在UI界面中加一個視頻顯示部分我花了不少時間去研究，主要因爲Qt Designer中沒有視頻播放器的小部件，於是我就有點懵了，雖然可以直接編輯Python代碼來弄，但爲了統一流程，還是希望能在Qt Designer中佈置好。經過一番研究，總結以下方法:
第一步：拖拽一個Containers中的Widget到編輯界面；
第二步：選擇Widget部件，右鍵選擇“提升爲…（Promote to …）”;

第三步：設置“提升的類名稱”爲QVideoWidget，“頭文件”爲PyQt5.QtMultimediaWidgets
[外鏈圖片轉存失敗,源站可能有防盜鏈機制,建議將圖片保存下來直接上傳(img-i5MSN0LQ-1593942714477)(http://img.wildwind0.com/202020051143-r.png)]
第四步：點擊添加，然後點擊提升。
反應到編譯的Python代碼中，其實就是增加了一句from PyQt5.QtMultimediaWidgets import QVideoWidget

在使用時，可以參考下面代碼使用（僅僅是一個示例），此處僅僅播放視頻，沒有暫停、顯示進度條等功能，如需增加，可以參考這篇教程：https://stackoverflow.com/questions/57842104/how-to-play-videos-in-pyqt

from PyQt5.QtMultimedia import QMediaContent, QMediaPlayer

# 首先初始化一個mediaPlayer
self.mediaPlayer = QMediaPlayer(None, QMediaPlayer.VideoSurface)
self.mediaPlayer.setVideoOutput(self.ui.VideoDisplay)

# 在需要使用這個mediaPlayer的函數中，從本地打開視頻並播放
self.mediaPlayer.setMedia(QMediaContent(QUrl.fromLocalFile(file_name)))
self.mediaPlayer.play()

解碼器下載

另外，需要下載一個解碼器，不然播放mp4視頻的時候會如下圖一樣報錯。解碼器的話下載安裝 LAV 解碼器就好，下載地址：LAV 0.74.1: Installer (both x86/x64)

功能實現

trace.moe API介紹與視頻

它背後的實現依靠的是大數據+基於內容的圖像檢索（Content-based image retrieval ，CBIR），“基於內容”意味着搜索分析圖像的內容，而不是與圖像相關的元數據，如關鍵字、標籤或描述。術語“內容”在這個上下文中可能指的是顏色、形狀、紋理或任何其他可以從圖像本身衍生出來的信息。CBIR使用起來比較方便，因爲它不需要標註信息，而純粹依賴元數據的搜索依賴於標註的質量和完整性。wikipedia上有列出很多CBIR engines，trace.moe則使用了Lire。對於圖像的描述，trace.moe則僅僅使用了顏色佈局（Color Layout ）。另一方面就是大數據，其背後的數據支撐爲30096小時的視頻內容（大約26億幀），來自於3194部動畫，大約18.1 TB大小。7.46億幀索引(重複數據刪除後)，數據庫大小爲140 GB。具體實現細節可以參考：trace.moe slide和trace.moe github 項目。

如果你不關心實現細節，可以直接看下面的API接口使用。

import requests

img_path = 'xxx.png'
traceMoe_api = "https://trace.moe/api/search"
files = {"image": ('anime.png', open(img_path, 'rb'))}

res = requests.post(traceMoe_api, files=files)

返回一個json結果，內容如下：

其中docs則包含了可能的結果，其內容如下：

得到這些內容後，就可以下載對應的視頻片段：

url = f"https://trace.moe/preview.php?anilist_id={item['anilist_id']}&file={item['filename']}&t={item['at']}&token={item['tokenthumb']}"
video = requests.get(url)
with open(item['filename'], 'wb') as f:
    f.write(video.content)

當然，也不是每天無限制請求的，普通用戶每天只能查詢150次

使用Nuitka打包成exe文件

Nuitka的作用是將Python程序轉換成C語言的可執行elf文件。這樣在運行時就可以享受到C語言處理過程中的優化，提高速度。經測試，Nuitka打包後的exe比Pyinstaller打包後的exe運行速度提升30%，PyQT5的UI文件轉換成py文件轉換成C語言後，界面秒開呀。
第一步：下載MinGW64 8.1，解壓文件到C盤根目錄，並將bin路徑加入到環境變量中。然後安裝Nuitka：pip install nuitka；

]
這樣就表示成功了：

import的系統庫，使用python3x.dll來執行，其他自己實現的UI界面和數據庫的連接以及函數和功能實現，需要加密（反編譯）和快速反應的，用戶的體驗就在這裏，這部分藉助Nuitka來實現。
以下是Nuitka的關鍵命令段：
–nofollow-imports #所有的import全部不使用，交給python3x.dll執行
–follow-import-to=need #need爲你需要編譯成C/C++的py文件夾命名
——引用自：Python打包exe(32/64位)-Nuitka再下一城

第二步：調試階段，逐個加入所需的輪子文件：
首先運行
nuitka --standalone --mingw64 --show-memory --show-progress --nofollow-imports --plugin-enable=qt-plugins --follow-import-to=need --output-dir=output app_main.py
[外鏈圖片轉存失敗,源站可能有防盜鏈機制,建議將圖片保存下來直接上傳(img-oU533ih4-1593942714480)(http://img.wildwind0.com/202020051445-y.png)]
然後運行output\app_main.dist中的app_main.exe，逐個找到缺的輪子的文件，並加入到output\app_main.dist目錄下，如下圖，表明缺少requests等庫，則可以利用Everything，XSearch等軟件快速定位文件所在地（關注公衆號：野風同學，回覆“文件查找”即可獲取軟件）。加到可以運行爲止。記住把這些庫文件單獨另外找一個文件夾放着，後面需要複製到正式輸出的文件夾中。



第三步：生成階段，
運行
nuitka --standalone --windows-disable-console --mingw64 --nofollow-imports --show-memory --show-progress --plugin-enable=qt-plugins --follow-import-to=need --recurse-all --output-dir=output app_main.py，然後將剛剛找到庫文件複製到app_main.dist文件夾下。這樣就基本完成了打包，進入app_main.dist中，點擊app_main.exe即可運行（前提是安裝了LAV 解碼器，不然視頻不會顯示！）。

下面演示一下：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/156851623

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本文Python源碼及exe打包後的軟件，關注我的公衆號“野風同學”，回覆“以圖搜番”即可獲取。
一個程序員的自我成長之路，持續分享機器學習基礎與應用、LeetCode面試算法和Python基礎與應用等技術乾貨文章，同時也經常推薦高質量軟件工具、網站和書籍。