图像搜索现在是不能选择样本集的。

图像搜索的概念

图像搜索是指通过计算机视觉技术，从大量的图像数据中自动识别和检索出与给定查询图像相似的图像的过程，这种技术在许多领域都有广泛的应用，如搜索引擎、社交媒体、电子商务等。

图像搜索的工作原理

1、特征提取：计算机需要从图像中提取有用的信息，这些信息被称为特征，这些特征可以是颜色、纹理、形状等。

2、特征匹配：计算机会将查询图像的特征与数据库中的图像特征进行比较，找出最相似的图像。

3、结果排序：计算机会根据相似度对结果进行排序，返回给用户。

图像搜索的限制

尽管图像搜索技术已经取得了很大的进步，但是它仍然有一些限制，其中一个重要的限制就是不能选择样本集，这是因为图像搜索通常需要在大规模的数据集上进行，而这些数据集通常是由用户提供的，而不是由系统生成的，系统无法控制或选择这些数据集。

图像搜索的应用

1、搜索引擎：Google的图片搜索功能可以让用户通过上传图片来查找相关的网页。

2、社交媒体：Facebook的图片搜索功能可以让用户通过上传图片来查找相关的帖子。

3、电子商务：Amazon的图片搜索功能可以让用户通过上传图片来查找相关的商品。

图像搜索的未来

随着计算机视觉技术的不断发展，图像搜索的性能和准确性将会进一步提高，随着大数据和云计算技术的发展，图像搜索的数据处理能力也将得到提升，如何选择样本集的问题仍然是一个挑战，需要进一步的研究和探索。