实现在Django中上传图片及相关信息保存到库中并通过SIFT算法对比与库中已有图片相似度

实现这个功能可以分为几个步骤：

1. 在 Django 中编写一个视图函数，用于接收用户上传的图片和相关信息，并将其保存到数据库中。

2. 在 Django 中集成 OpenCV 库，使用 SIFT 算法进行图像特征提取和相似度比较。

3. 在视图函数中调用 OpenCV 库，读取上传的图片并提取其特征向量。

4. 在数据库中查询已有的图片信息，并逐个计算其与上传图片的相似度。

5. 根据相似度排序，返回与上传图片最相似的图片信息。

下面是一个大概的代码示例，仅供参考：

import cv2
from django.shortcuts import render
from django.http import HttpResponseRedirect

def upload(request):
    if request.method == 'POST':
        # 获取上传的文件
        image = request.FILES.get('image')
        # 保存上传图片的相关信息到数据库中
        # ...

        # 读取上传的图片并提取特征向量
        img = cv2.imdecode(np.fromfile(image, dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
        kp, des = sift.detectAndCompute(gray, None)

        # 在数据库中查询已有的图片信息，并计算相似度
        # ...

        # 根据相似度排序，返回最相似的图片信息
        # ...

    return render(request, 'upload.html')

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中还需要考虑很多细节问题。比如如何保存上传的图片，如何在数据库中查询已有的图片信息等等。同时，对于大量图片的情况，可以考虑使用更高效的算法和数据结构来进行相似度计算。