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所谓世人，不就是你吗？——太宰治《人间失格》

GitHub - soruly/trace.moe: Anime Scene Search by Image

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trace.moe：通过截图识别番剧的开源神器

trace.moe 是一个开源的番剧识别服务，通过上传任意一帧截图，即可快速识别出该画面来自哪一部动画、哪一集，甚至精确到具体的时间点。其核心目标是为动漫爱好者、视频剪辑师和弹幕平台提供“以图识番”的能力。

一、项目简介

trace.moe 由 @soruly 开发，提供完整的后端识别引擎、Web API 接口以及前端页面，支持本地部署和线上使用。用户可以通过网页上传截图，也可以通过 API 集成进第三方应用。

该项目已部署于 ，开放免费使用，也支持自行搭建私有服务。

二、核心功能

• 以图搜番：通过上传图片识别动画出处，返回标题、集数、时间戳、相似度等。
• 时间定位：输出画面在原动画中出现的时间范围，支持跳转播放。
• 多语言支持：返回中英日等多语种标题信息。
• 公开 API：适用于 Bot、插件、弹幕系统等集成。

三、工作原理

1. 使用 ffmpeg 将动画视频帧提取为图像特征向量；
2. 使用 anime-face-detection 检测画面中的面部特征；
3. 将图像向量存入 annoy 索引中，用于高效相似度匹配；
4. 上传查询图像后，提取其特征，与索引库进行比对；
5. 返回最相似帧的信息，包括标题、集数、时间等。

四、本地部署方式

trace.moe 提供 Docker 支持，可快速本地部署：

代码语言：txt复制

git clone .moe.git
cd trace.moe
docker compose up -d

可选地，也可以使用 yarn 和 node 手动部署前端与后端服务。

五、API 使用示例

图片 POST 查询：

代码语言：txt复制

curl -X POST /search \
  -F "image=@screenshot.jpg"

响应数据结构：

代码语言：txt复制

{
  "result": [
    {
      "anilist": 12345,
      "filename": "ep01.mp4",
      "episode": 1,
      "from": 123.45,
      "to": 126.78,
      "similarity": 0.954,
      "video": "/video/...",
      "image": "/image/..."
    }
  ]
}

六、适用场景

• 番剧爱好者查找出处
• 弹幕网站自动匹配弹幕源
• 视频剪辑工具识别素材来源
• 社区答题类互动（如 “来猜番”）

七、项目亮点

• 高相似度识别：即使画面模糊也能精准匹配；
• 自建灵活：支持私有部署、个性化索引；
• 实时查询：在线响应快速，适合集成化使用；
• 持续维护：项目更新频繁，社区活跃。

八、结语

trace.moe 是“以图识番”领域的代表项目，简单高效、开放易用。无论是动漫站点、二次元工具、Bot 开发者，还是普通动画爱好者，都能从中获益。

如果你对技术细节感兴趣，欢迎深入阅读其 GitHub 源码仓库，并尝试搭建属于你的番剧识别服务。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。 原始发表：2025-04-04，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除前往查看部署动画服务索引trace

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所谓世人，不就是你吗？——太宰治《人间失格》

GitHub - soruly/trace.moe: Anime Scene Search by Image

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trace.moe：通过截图识别番剧的开源神器

trace.moe 是一个开源的番剧识别服务，通过上传任意一帧截图，即可快速识别出该画面来自哪一部动画、哪一集，甚至精确到具体的时间点。其核心目标是为动漫爱好者、视频剪辑师和弹幕平台提供“以图识番”的能力。

一、项目简介

trace.moe 由 @soruly 开发，提供完整的后端识别引擎、Web API 接口以及前端页面，支持本地部署和线上使用。用户可以通过网页上传截图，也可以通过 API 集成进第三方应用。

该项目已部署于 ，开放免费使用，也支持自行搭建私有服务。

二、核心功能

• 以图搜番：通过上传图片识别动画出处，返回标题、集数、时间戳、相似度等。
• 时间定位：输出画面在原动画中出现的时间范围，支持跳转播放。
• 多语言支持：返回中英日等多语种标题信息。
• 公开 API：适用于 Bot、插件、弹幕系统等集成。

三、工作原理

1. 使用 ffmpeg 将动画视频帧提取为图像特征向量；
2. 使用 anime-face-detection 检测画面中的面部特征；
3. 将图像向量存入 annoy 索引中，用于高效相似度匹配；
4. 上传查询图像后，提取其特征，与索引库进行比对；
5. 返回最相似帧的信息，包括标题、集数、时间等。

四、本地部署方式

trace.moe 提供 Docker 支持，可快速本地部署：

代码语言：txt复制

git clone .moe.git
cd trace.moe
docker compose up -d

可选地，也可以使用 yarn 和 node 手动部署前端与后端服务。

五、API 使用示例

图片 POST 查询：

代码语言：txt复制

curl -X POST /search \
  -F "image=@screenshot.jpg"

响应数据结构：

代码语言：txt复制

{
  "result": [
    {
      "anilist": 12345,
      "filename": "ep01.mp4",
      "episode": 1,
      "from": 123.45,
      "to": 126.78,
      "similarity": 0.954,
      "video": "/video/...",
      "image": "/image/..."
    }
  ]
}

六、适用场景

• 番剧爱好者查找出处
• 弹幕网站自动匹配弹幕源
• 视频剪辑工具识别素材来源
• 社区答题类互动（如 “来猜番”）

七、项目亮点

• 高相似度识别：即使画面模糊也能精准匹配；
• 自建灵活：支持私有部署、个性化索引；
• 实时查询：在线响应快速，适合集成化使用；
• 持续维护：项目更新频繁，社区活跃。

八、结语

trace.moe 是“以图识番”领域的代表项目，简单高效、开放易用。无论是动漫站点、二次元工具、Bot 开发者，还是普通动画爱好者，都能从中获益。

如果你对技术细节感兴趣，欢迎深入阅读其 GitHub 源码仓库，并尝试搭建属于你的番剧识别服务。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。 原始发表：2025-04-04，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除前往查看部署动画服务索引trace

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