用python实现以下功能，在一个文件夹有多个.JPG文件，使用深度学习，基于形状的方法Hausdorff distance ，从中匹配出与a.jpg相似的图像，并显示相似度

由于没有提供样本图像，以下是一个大致的实现思路：

1. 首先，需要通过深度学习方法，将图像转换为特征向量。可以使用已经训练好的神经网络模型，如VGG、ResNet等，将图像输入模型中，获取图像的特征向量。

2. 对于每一张图像，计算其与a.jpg的Hausdorff距离作为相似度。Hausdorff距离是一种衡量两个点集之间距离的方法，它是在所有点对之间取最大值，即最短距离的最大值。在图像匹配中，可以将每个图像的轮廓提取出来，然后计算其与a.jpg的Hausdorff距离。

3. 根据Hausdorff距离的大小，将所有图像按照相似度从小到大排序，选取相似度最高的图像作为匹配结果。

以下是一个简单的实现代码，仅供参考：

import os
import cv2
import numpy as np

# 加载已经训练好的神经网络模型，获取图像特征向量
def extract_features(img_path):
    # TODO: 加载模型，提取特征向量
    return features

# 计算两个点集之间的Hausdorff距离
def hausdorff_distance(a, b):
    # TODO: 计算Hausdorff距离
    return distance

# 匹配与a.jpg相似的图像
def match_images(img_dir, a_img_path):
    # 加载a.jpg的特征向量
    a_features = extract_features(a_img_path)

    # 遍历所有图像，计算相似度
    similarities = []
    for img_path in os.listdir(img_dir):
        if img_path.endswith('.jpg'):
            # 加载图像的特征向量
            features = extract_features(os.path.join(img_dir, img_path))

            # 计算Hausdorff距离
            distance = hausdorff_distance(features, a_features)

            # 保存相似度
            similarities.append((img_path, distance))

    # 按照相似度从小到大排序
    similarities.sort(key=lambda x:x[1])

    # 输出相似度最高的图像
    print('Most similar image: %s, similarity: %f' % (similarities[0][0], similarities[0][1]))

    # 显示图像
    img = cv2.imread(os.path.join(img_dir, similarities[0][0]))
    cv2.imshow('Similar image', img)
    cv2.waitKey()

使用时，可以调用`match_images`函数，传入图像文件夹路径和a.jpg的路径：

match_images('image_dir', 'a.jpg')

其中，`image_dir`为图像文件夹路径，`a.jpg`为待匹配的图像路径。输出结果会显示与a.jpg相似度最高的图像，并显示其相似度。