搜索引擎查文字，是把你的话拆成词，去库里匹配。以图搜图逻辑差不多，只是把"话"换成了"图"。你丢进去一张图片，软件读的不是像素，而是这张图"长什么样"——它是把整张图压缩成一组数字（业内叫特征向量），这组数字会抓住图的色彩、构图、纹理这些视觉特点。图库里每一张图也都提前算好了一份这样的数字。搜的时候，其实就是算"哪一份数字跟你这张最接近"，再把最接近的那批还给你。
这是 2015 年前后深度学习起来以后才变得好用的。早期的以图搜图大多是比颜色直方图，色块接近就算相似，结果经常闹笑话；现在靠神经网络，模型见过海量图片之后，学会了看"内容"——它分得清两件不同款式的蓝色羽绒服不是同一件，也能认出同一块布料的不同照片其实是同一种图案。
两种以图搜图，差别比想象中大
市面上的以图搜图大致分两类，用的场景完全不同。
第一种是云端识图，比如搜索引擎的识图功能、购物软件拍照找同款。图片要上传到服务器，拿它和全网爬来的图片比对。好处是图库大、什么都有；代价是图片出了你的电脑，隐私要交给别人，网不好的时候也用不了。
第二种是本地以图搜图，图片不出设备，软件在你电脑里已经建好的一份图库索引里搜。图库是你自己指定的文件夹，规模从几百张到几万张都行。好处是快、离线可用、私密；代价是你得先把文件夹加进图库，让它扫描一遍（一次性成本，之后新增图片自动补进去）。
本视界-Lens 属于第二种，本地运行。
本地搜图，其实是你自己图库的"搜索引擎"
把电脑想象成一个图书馆，本地以图搜图相当于给"你的图片"建了套目录系统，而不是去搜整个互联网。
用起来通常是这么几步：
这套流程最舒服的地方在于：图库是你自己的，所以搜出来的东西永远"在你的素材里"，不会有全网无关结果混进来。
相似和相同，是两种不同的搜索
很多人一开始分不清，本视界-Lens 里把这两种能力分开了：
一个常见的使用习惯是：先用相似搜索做灵感收集，再用相同搜索把重复下载、重复备份的图揪出来删掉。
说人话的总结
以图搜图不是玄学，核心就一句：把图片变成能比大小的数字，然后找最接近的。区别只在于——在谁的图库里找、图片要不要上传。
如果你手里攒了大量照片、设计素材、拍摄原图，经常"记得有这么张图但翻半天找不到"，可以试试本地以图搜图这条路。下载装好、把文件夹加进去、拖一张图，感受一下几秒出结果的速度。
想试试？本视界-Lens 免费，Windows 和 Mac 都能用。装好后加一个放满图片的文件夹，拖张图进去，第一感觉通常是"原来还能这样找图"。