部署以图识图功能通常需要使用计算机视觉和图像识别技术，您可以通过以下步骤来部署和使用以图识图功能：
数据收集：首先需要收集目标图像数据集，这些图像将作为训练数据用于模型训练。可以通过网络搜索、自己拍摄、或者从开放数据集中获取图像数据。
数据预处理：对图像数据进行预处理，包括调整大小、裁剪、去除噪声等操作，以提高模型训练的准确性。
模型选择：选择合适的计算机视觉模型或者图像识别模型，例如深度学习模型如卷积神经网络等，根据您的应用场景选择适当的模型。
模型训练：使用训练数据集对所选模型进行训练，以使其能够准确地识别目标图像。可以使用开源深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等进行模型训练。
模型评估：对训练好的模型进行评估和验证，检查其在测试数据集上的准确性和泛化能力。
部署模型：将训练好的模型部署到目标平台上，可以是移动端应用、网站、或者嵌入式设备等。确保模型能够快速、准确地识别图像。
使用以图识图功能：最后，用户可以通过拍摄或上传图像的方式使用已部署的以图识图功能，让模型对图像进行识别和分类。
请注意，以上步骤涉及到一定的技术和算法知识，如果您没有相关经验，建议寻求专业的技术团队或咨询机构的帮助，以确保成功部署以图识图功能。