以图识图通常可以通过计算机视觉技术实现，具体步骤如下：
收集数据：首先需要建立一个图像数据库，包括不同类别的图片，并对每张图片进行标记。
特征提取：使用计算机视觉算法对图像进行特征提取，比如利用卷积神经网络（CNN）提取图像特征。
训练模型：利用已标记的图片数据集，训练一个图像识别模型，比如使用深度学习模型如卷积神经网络进行训练。
测试模型：使用未见过的图片来测试训练好的模型，评估模型在识别图像上的准确性。
部署应用：将训练好的模型应用到实际场景中，实现以图识图功能。
需要注意的是，实现以图识图功能需要具备一定的机器学习和计算机视觉知识，如果您不熟悉相关领域，可以考虑使用现有的图像识别API服务，如Google Cloud Vision、Microsoft Azure Computer Vision等。