安卓利用opencv实现两张图片相似度的对比代码

以下是一个使用 OpenCV 计算两幅图像相似度的示例代码：

import cv2

# 加载两幅图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 将两幅图像转换为灰度图像
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 初始化ORB检测器
orb = cv2.ORB_create()

# 使用ORB检测器检测关键点和描述符
kp1, des1 = orb.detectAndCompute(gray1, None)
kp2, des2 = orb.detectAndCompute(gray2, None)

# 初始化匹配器
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)

# 使用匹配器进行特征点匹配
matches = bf.match(des1, des2)

# 对匹配结果进行排序，选取最匹配的前10个点
matches = sorted(matches, key=lambda x:x.distance)
matches = matches[:10]

# 计算相似度
score = sum([match.distance for match in matches]) / len(matches)

# 输出相似度
print("Similarity score:", score)

在这个示例代码中，我们首先加载两幅图像，并将它们转换为灰度图像。然后，我们使用ORB检测器检测关键点和描述符，使用BFMatcher进行特征点匹配，选取最匹配的前10个点，并计算它们的距离和平均值作为相似度。