一
突发奇想的灵感
上周我在社交媒体上看到一件喜欢的衣服却不知道品牌，于是想到淘宝等购物软件都具备图片搜索同款的功能。这时，一个念头突然冒了出来：这些大厂看起来细小的功能，实际做起来会不会很难。作为一名Java开发工程师，我首先想到的是使用Java来完成。可后来经过我调研发现Python好像更适合这个功能的开发，于是自己抱着学习的态度，动手开发这个上传图片后搜索同款的功能。
二
自己动手开发的过程
说干就干，我立刻投入到开发中。首先，我需要解决图片的处理问题。我知道，要实现图片搜索同款，关键在于提取图片的特征，然后通过对比特征来找到相似的图片。
我使用了
Python的
CV2
库来处理图片，
提取图片的特征，再
用
java写了一个对比库的接口。整体的实现流程：用户上传图片-》提取图片特征-》查询库内图片-》进行比对-》返回比对结果。
*效果图
三
遇到的棘手问题
然而，好景不长，我很快发现这个功能存在着很大问题。
当我想提高搜索速度时，会减少特征提取的维度或者简化比对算法。比如，我降低了直方图的精度，这样在计算巴氏距离时速度会快很多。但随之而来的是，匹配度变得很低，很多明明是同款的图片，系统却识别不出来，返回的结果往往和上传的图片相去甚远。
而当我想保证匹配度时，我会增加特征提取的维度，采用更复杂的比对算法。我尝试加入了
SIFT特征点提取，通过匹配特征点来提高相似度判断的准确性。但这样一来，搜索性能就变得很慢，有时候一张图片的搜索甚至需要等待好几秒，这显然不符合用户对快速响应的需求。
我陷入了两难的境地，一边是搜索速度，一边是匹配度，似乎很难两全其美。我尝试了各种优化方法，调整特征提取的参数，改进搜索算法，但效果都不理想。
四
借助iFlyCode 解决难题
就在我一筹莫展的时候，我想到了
**
iFlyCode
**。听说它在代码优化和问题解决方面很有一套，于是我决定抱着试一试的心态，把我的源码交给它。
接着，**
iFlyCode
**
开始帮我修改代码
：
之后还给我生成了完整的实时路线图，和预期指标对比
一目了然清晰可见。
直接让iFlyCode把优化好的完整代码输出，
无需自己改动代码，避免出错。
五
问题解决后的效果
经过iFlyCode的修改，这个图片同款搜索功能有了质的飞跃。
从搜索效果图来看（如图
1：
之前我自己开发的版本，在搜索一张
毛刷时候
，返回的结果中混入其它
完全不一致的产品，
而且加载了
5-7秒，速度很慢。
而使用
**
iFlyCode
**解决后的版本（如图 2：
不仅准确地找到了
我上传图片的同款内容
，还返回了
和我上传图片仅仅差一点点，都是一家店铺的产品内容
，搜索耗时也缩短到了
1秒以内。
再看使用
**
iFlyCode
**解决的过程图（如图 3：
可以清晰地看到它对代码的分析、建议的提出，以及逐步修改优化的过程，每一步都有理有据，让我对整个优化过程一目了然。
六
总结与感悟
