请给出两副图像进行傅里叶变换来提取纹理信息，并作出相似度比对的算法代码

以下是使用傅里叶变换提取纹理信息并进行相似度比对的基本算法代码示例，你可以将两副图像分别命名为"image1.jpg"和"image2.jpg"，然后使用这个示例代码进行实验。

import cv2
import numpy as np
from scipy.fft import fft2, ifft2

# 读取图像
image1 = cv2.imread("image1.jpg", 0)  # 灰度图像
image2 = cv2.imread("image2.jpg", 0)  # 灰度图像

# 傅里叶变换
fft_image1 = fft2(image1)
fft_image2 = fft2(image2)

# 计算幅度谱
magnitude_spectrum1 = np.abs(fft_image1)
magnitude_spectrum2 = np.abs(fft_image2)

# 计算相似度（可以使用不同的距离度量方法）
similarity = np.sum(np.abs(magnitude_spectrum1 - magnitude_spectrum2))

print("相似度：", similarity)

在这个示例代码中，我们首先读取了两副图像，并将它们转换为灰度图像。然后，我们使用`fft2`函数对图像进行傅里叶变换，并计算幅度谱（即频域中的振幅信息）。最后，我们计算了幅度谱的相似度，这个值越小表示两幅图像的纹理信息越相似。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要对图像进行预处理、调整傅里叶变换的参数等。另外，相似度的计算方法可以根据具体需求进行调整，比如使用其他距离度量方法或者加权处理。