python如何用特征点匹配剔除一个文件夹中相同的图片，并将该图片的路径保存到字典中

要实现这个功能，可以使用OpenCV库中的SIFT算法进行特征点匹配，然后使用哈希表来存储每个图像的特征向量，以此来判断是否存在相同的图像。

具体步骤如下：

1. 导入必要的库：cv2、os、hashlib

import cv2
import os
import hashlib

2. 定义一个函数，用于计算图像的哈希值。这里使用的是dHash算法，即差异哈希算法。

def dhash(image, hashSize=8):
    # 缩放图像尺寸，并转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(cv2.resize(image, (hashSize+1, hashSize)), cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 计算相邻像素的差值
    diff = gray[:, 1:] > gray[:, :-1]
    # 将差值转换为哈希值（二进制字符串）
    return hashlib.md5(diff).hexdigest()

3. 遍历文件夹中的所有图像，计算每个图像的哈希值，并将哈希值与图像路径存储到字典中。

imagePaths = {}
for file in os.listdir(folder):
    imagePath = os.path.join(folder, file)
    # 读取图像，并计算哈希值
    image = cv2.imread(imagePath)
    hash = dhash(image)
    # 将哈希值与图像路径存储到字典中
    if hash not in imagePaths:
        imagePaths[hash] = [imagePath]
    else:
        imagePaths[hash].append(imagePath)

4. 遍历字典中的所有哈希值，如果哈希值对应的图像数量大于1，则说明存在相同的图像。此时可以将其中一个图像路径保存到结果字典中。

results = {}
for hash, paths in imagePaths.items():
    if len(paths) > 1:
        # 存在相同的图像，将其中一个图像路径保存到结果字典中
        results[hash] = paths[0]

最终，可以得到一个字典，其中键为相同图像的哈希值，值为其中一个图像的路径。