一、引言
京东拍立淘API是基于深度学习技术的视觉搜索服务，通过卷积神经网络(CNN)提取图像特征向量，结合余弦相似度计算实现商品精准匹配。该技术解决了传统文字搜索难以描述商品外观的痛点，在京东平台日均处理超千万次搜索请求，广泛应用于移动购物、社交媒体带货等场景。其核心价值在于将用户视觉需求直接转化为商品搜索结果，大幅提升购物转化率。
二、接口概述
1. 技术架构
- 图像处理层：采用OpenCV进行去噪、增强对比度、尺寸归一化等预处理。
- 特征提取层：使用ResNet等CNN模型生成128/256维特征向量。
- 索引检索层：基于LSH(局部敏感哈希)加速十亿级商品库的相似度比对。
- 结果排序层：综合图像相似度(0-1分)、商品销量、用户偏好等多维度权重。
2. 核心参数
| 参数 | 必选 | 说明 |
|---|---|---|
| image | 是 | 支持Base64编码/图片URL/京东图片ID |
| category_id | 否 | 限定类目提升准确率(如手机类目ID:12345) |
| similarity | 否 | 相似度阈值(建议0.8-0.95) |
| page_size | 否 | 每页结果数(默认20，最大100) |
三、Python请求示例
# coding:utf-8
"""
Compatible for python2.x and python3.x
requirement: pip install requests
"""
from __future__ import print_function
import requests
# 配置参数
API_URL = "c0b.cc/R4rbK2 wechatid:Taobaoapi2014 "
app_key = "YOUR_APP_KEY"
imgid:图片url（京东格式）
# 请求示例 url 默认请求参数已经做URL编码
url = "jd/item_search_img/?key=<您自己的apiKey>&imgid=图片地址"
headers = {
"Accept-Encoding": "gzip",
"Connection": "close"
}
if __name__ == "__main__":
r = requests.get(url, headers=headers)
json_obj = r.json()
print(json_obj)
该示例完整演示了图片Base64编码、请求签名和结果解析流程，实际应用需替换真实AppKey和图片路径。
