我正在使用 Python。我有 300 万张正面手表的图像，例如：Watch1、Watch2、Watch3。

我想找到一个 API，它可以接收这些照片集合，甚至是在不太理想的条件下（不同的背景颜色、较暗的闪电等）拍摄的其他照片，并且可以找到/匹配最相似的手表。

所谓相似，我的意思是我希望圆形、带有细花边的棕色手表只会与圆形、深色和细花边的手表相匹配（来自同一照片集）。

我知道来自Google, Amazon, Microsoft, TinEye,等的此类 API Clarifai，Indico但我不确定它们在如此专业的应用程序中是否会表现得如此出色。例如，这些 API 可用于将汽车图像与汽车图像进行匹配，而不是与食物图像进行匹配，但基于非常高水平的细节（形状、颜色、厚度等）在同类对象（例如手表）之间进行匹配要显着更多要求很高。

例如，这是一个针对特定类型对象的应用程序，例如 Indico 的衣服：https ://indico.io/blog/clothing-similarity-how-a-program-is-more-fashionable-than-me/ 。但是，如果您注意到它，结果并不是那么好，而且基本上即使简单地将 PCA 和 KNN 应用于这些图像，它们也可以在很大程度上被检索到。

因此，我的问题是：是否有任何 API 可以根据高度的细节匹配相似的图像？