python帮我用sklearn模块写一个AI识别算法图片，根据我提供一个文件夹下的所有图片进行学习，学习后保存成一个模型文件。可以调用进行使用，并打印相似度

好的，可以使用sklearn中的SVM算法来实现图片识别任务。

首先，你需要将文件夹下的所有图片转化为数字矩阵，可以使用PIL库中的Image模块来进行图片的读取和转化。代码如下：

from PIL import Image
import os
import numpy as np

# 读取图片并转化为数字矩阵
def read_image(filename):
    img = Image.open(filename).convert('L')
    img = img.resize((28, 28))
    return np.array(img).reshape(1, -1)[0]
    
# 加载数据集
def load_dataset(path):
    dataset = []
    labels = []
    for label in os.listdir(path):
        label_path = os.path.join(path, label)
        for filename in os.listdir(label_path):
            img_path = os.path.join(label_path, filename)
            dataset.append(read_image(img_path))
            labels.append(int(label))
    return np.array(dataset), np.array(labels)

然后，使用sklearn中的SVM算法来训练模型，并保存模型文件。代码如下：

from sklearn import svm
from sklearn.externals import joblib

# 加载数据集
dataset, labels = load_dataset('your_folder_path')

# 训练SVM模型
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1, gamma='auto')
clf.fit(dataset, labels)

# 保存模型文件
joblib.dump(clf, 'your_model_path')

最后，使用训练好的模型文件进行预测，并计算相似度。代码如下：

from sklearn.externals import joblib

# 加载模型文件
clf = joblib.load('your_model_path')

# 预测新的图片
new_image = read_image('your_new_image_path')
predicted_label = clf.predict([new_image])

# 计算相似度
decision_value = clf.decision_function([new_image])
similarity = abs(decision_value[0][predicted_label[0]])
print('预测标签为：', predicted_label[0])
print('相似度为：', similarity)

以上就是使用sklearn模块进行图片识别的完整流程。