python中的opencv提取orb特征点，计算两张图象的相似度

在Python的OpenCV中，可以使用ORB算法来提取图像中的特征点，并使用Hamming距离计算两张图像之间的相似度。下面是一个示例代码：

import cv2

# Load images
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# Initialize ORB detector
orb = cv2.ORB_create()

# Find keypoints and descriptors
kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2, None)

# Initialize BRUTEFORCE_HAMMING matcher
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)

# Match keypoints
matches = bf.match(des1, des2)

# Sort matches by score
matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)

# Calculate similarity score
similarity = sum([match.distance for match in matches]) / len(matches)

print("Similarity score:", similarity)

该代码使用ORB算法检测图像中的特征点，并使用BRUTEFORCE_HAMMING匹配器计算两张图像之间的相似度。算法通过排序所有匹配点的距离以计算相似度得分。使用这些功能可以方便地计算图像相似度。