首先，通過文字搜索圖片
收藏圖片時，如果來自網頁HTML中的壹個img標簽，通常會有alt屬性作為圖片的標註，可以作為圖片的標簽，也可能是頁面的標題。如果是沒有alt的普通圖片，通過圖片分類器對圖片進行標註。
有了與圖片對應的標簽，通過文字搜索圖片的過程就變成了通過文字匹配標簽的過程，可以根據匹配程度依次顯示。
二、有圖搜圖
這個壹般指的是地圖識別功能，也就是要找到相似的圖片，需要計算圖片之間的相似度。
首先妳需要把圖像縮小，灰度化，然後取圖像的哈希，也就是圖像的指紋。圖片都是由像素組成的，每個像素由三原色(RGB)組成，其中每種顏色的值都是0~255，所以每個像素的值都是16777216(256 ^ 3)，像素的大小信息會用文件格式描述。如果兩張圖所有像素都壹樣，那是肯定的。但是這種計算量太大，沒有壹點或者壹個像素差異的空間，而我們想要的其實是壹張看起來壹樣的圖片。所以需要提取圖片的哈希作為圖片的特征。
這樣的算法有很多，也是重點。比如phash(感知哈希算法)將圖片大小粗略縮小到8×8，去掉圖片大小的明暗差異，將顏色灰化，然後計算平均灰度，將每個像素與平均灰度進行比較，大於等於1小於0。這個差序列被散列作為圖像的特征。
PHash有相應的開源實現，然後還有SIFT，DCT等算法。復雜的算法也會對圖像失真有更好的效果。
得到hash後，通過計算它們之間的漢明距離，把漢明距離小的那張作為相似圖片，大概低於5，高於壹定閾值，就認為不相似。