利用Python输入两张图片对比二者的相关度的代码

可以使用Python中的OpenCV库来实现两张图片的相关度比较。具体代码如下：

import cv2

# 读取两张图片
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 将图片转化为灰度图
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 初始化ORB检测器
orb = cv2.ORB_create()

# 使用ORB检测器检测特征点和描述符
kp1, des1 = orb.detectAndCompute(gray1, None)
kp2, des2 = orb.detectAndCompute(gray2, None)

# 初始化BFMatcher
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)

# 匹配两张图片的描述符
matches = bf.match(des1, des2)

# 根据匹配结果进行排序
matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)

# 取出前10个匹配结果
good_matches = matches[:10]

# 计算相关度
similarity = len(good_matches) / len(matches)

print('图片相似度为：', similarity)

以上代码使用ORB算法检测两张图片的特征点和描述符，并使用BFMatcher算法进行匹配。匹配结果按照距离进行排序，取出前10个匹配结果，计算相关度即可。