python OpenCV 帮我生成一段对比2张图片 相似度的代码

当然可以。Python 中使用 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）来比较两张图片的相似度，通常我们会计算它们的直方图特征然后采用某种距离度量，比如欧氏距离或余弦相似度。这里是一个简单的例子，使用余弦相似度来衡量灰度图像的相似程度：

import cv2
import numpy as np

def compare_images(image1_path, image2_path):
    # 读取图片
    img1 = cv2.imread(image1_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    img2 = cv2.imread(image2_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    # 如果图片读取失败，返回 None
    if img1 is None or img2 is None:
        return "Error: 图片加载失败"

    # 计算直方图
    hist1 = cv2.calcHist([img1], , None, [256], [0, 256])
    hist2 = cv2.calcHist([img2], , None, [256], [0, 256])

    # 归一化直方图
    cv2.normalize(hist1, hist1, alpha=0, beta=1, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)
    cv2.normalize(hist2, hist2, alpha=0, beta=1, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)

    # 计算余弦相似度
    similarity = np.dot(hist1, hist2.T) / (np.linalg.norm(hist1) * np.linalg.norm(hist2))

    return similarity

# 测试相似度
similarity = compare_images('image1.png', 'image2.png')

if similarity is not None:
    print(f"图片相似度: {similarity:.4f}")
else:
    print("图片相似度无法计算")

这段代码首先读取灰度图像，计算每个图像的灰度直方图，然后归一化直方图使其都在相同的尺度上。接着使用归一化的直方图做点积运算，再除以各自的范数，得到的就是余弦相似度。数值越接近1，表示两张图片越相似；越接近0，则越不相似。