这个需要一定的知识积累。

图像检索的原理是，你输入一张图像，它后台进行特征提取，可能还有特征选择，再和先前训练好的模型做比较（用机器学习学出来的模型），根据模型的响应值算出具体类别，或者说能被分配到和它类似的图片堆里面。然后再把这些类似的图片按照响应值里面相似度进行排序后输出。

当然，上面说的是高端的做法，比较通用，也比较难做，通常叫做CBIR

你如果能确定要搜索的图像范围，比如都是汽车，那么可以简单的根据颜色、纹理判断。甚至直接用哈希感知也可以，相当于很暴力的一种特征表达，然后进行不同图像的匹配。

说这么多，框架的话可以去看看lucene image retrieval

不好做。
http://www.qlcoder.com/task/75ae
http://www.qlcoder.com/task/75b1

再加一个。
欢迎你入坑。。。

我想起了百度图片搜索和google图片搜索，好像其他家的图片搜索比较少，可想难度

百度和google的不一样，一种是 类似 一种是相同。后者应该取得若干点特征，向量对比匹配率达到一定量就认为是一张？这和用声音搜歌是类似，音频搜索可能先用傅里叶变换音频成图像再做图像对比。

为什么要自己写呢？用别人现成的不是很好吗
http://www.wozhitu.com/index/...