python实现降低图片噪点之后进行匹配相似度

可以使用OpenCV库中的图像处理函数来实现降噪和相似度匹配。具体实现方法可以参考以下代码：

import cv2

# 读取图片
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 图像降噪
img1 = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(img1, None, 10, 10, 7, 21)
img2 = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(img2, None, 10, 10, 7, 21)

# 转换为灰度图像
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算相似度
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(gray1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(gray2, None)
bf = cv2.BFMatcher()
matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)
good = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.75 * n.distance:
        good.append([m])
similarity = len(good) / len(matches)

print('相似度为：', similarity)

这段代码可以实现对两张图片进行降噪处理，并计算它们的相似度。其中，使用了SIFT算法来提取关键点和特征描述子，使用BFMatcher算法来进行特征匹配。最后，通过计算匹配点数和总特征点数的比值来得到相似度。