python代码：假设有一个图片文件夹（不是人脸图片），从中选择4张相似度相近的图进行mosaic，mosaic完了之后保存起来并删除掉当前的4张图，重复以上操作，直到不足4张图为止

在Python中，你可以使用`os`, `PIL` (Python Imaging Library) 和 `numpy` 来实现这个功能。首先，你需要安装这些库，如果尚未安装可以使用`pip install os Pillow numpy`命令。以下是一个简单的示例，展示了如何遍历文件夹，找到相似图片，并创建mosaic的过程。请注意，这里没有直接的相似度计算模块，我们假设你已经有一个方法`calculate_similarity()`来进行相似度计算：

import os
from PIL import Image
import numpy as np

def load_image(path):
    with Image.open(path) as img:
        return np.array(img)

def mosaic_images(images, size=(800, 600)):
    combined = np.zeros(size)
    for img in images:
        combined[combined.shape[0] // 2 - img.shape[0] // 2 : combined.shape[0] // 2 + img.shape[0] // 2,
                combined.shape[1] // 2 - img.shape[1] // 2 : combined.shape[1] // 2 + img.shape[1] // 2] = img
    return combined

def select_and_mosaic(directory, output_dir, threshold=0.8, min_count=4):
    if not os.path.exists(output_dir):
        os.makedirs(output_dir)
    
    selected_images = []
    while len(selected_images) < min_count and len(os.listdir(directory)) > 0:
        files = [f for f in os.listdir(directory) if os.path.isfile(os.path.join(directory, f))]
        if len(files) == 0:
            break
        
        # 假设calculate_similarity()函数在此处实现，返回的是一个0到1的相似度分数列表
        similarity_scores = [calculate_similarity(load_image(os.path.join(directory, file))) for file in files]
        
        # 根据相似度选择图片
        next_img = files[np.argmax(similarity_scores)]
        selected_images.append(next_img)
        os.remove(os.path.join(directory, next_img))  # 删除已选择的图片

        # 创建mosaic并保存
        mosaic = mosaic_images([load_image(os.path.join(directory, img)) for img in selected_images])
        mosaic_path = os.path.join(output_dir, "mosaic_{}.png".format(len(selected_images)))
        Image.fromarray(mosaic).save(mosaic_path)

# 使用方法
select_and_mosaic('input_folder', 'output_folder')