圖片檢索系統入門：灰度直方圖特徵向量最簡實現

最簡流程

1. 預處理：統一縮放（如 256×256）、轉灰度。
2. 特徵提取：計算灰度直方圖（256 bins），歸一化為向量。
3. 相似度度量：歐氏距離、直方圖交集、Chi-square、Bhattacharyya 係數。
4. 檢索：查詢圖向量與資料庫所有向量計算距離，按相似度排序返回 Top-K。

進階方向

• 顏色直方圖（HSV/Lab 空間）、紋理特徵（LBP、Gabor）、深度學習特徵（CNN 全連接層輸出）。
• 索引加速：KD-Tree、LSH、IVFADC (Faiss)。

建議先跑通灰度直方圖基準，再逐步升級特徵與索引。