java 使用opencv 计算2张图片的相似度

要使用Java和OpenCV计算两张图片的相似度，可以采用以下步骤：

1. 加载图片：使用OpenCV的Java接口，加载两张待比较的图片，可以使用Imgcodecs.imread方法读取图片。

2. 提取特征：使用OpenCV的FeatureDetector和DescriptorExtractor等类，对图片进行特征提取和描述。

3. 计算相似度：使用OpenCV的DescriptorMatcher类，将提取的特征进行匹配，并计算相似度。

下面是一个简单的Java代码示例：

import org.opencv.core.*;
import org.opencv.features2d.*;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;

public class ImageMatcher {
    public static void main(String[] args) {
        // 加载图片
        Mat img1 = Imgcodecs.imread("image1.jpg");
        Mat img2 = Imgcodecs.imread("image2.jpg");

        // 提取ORB特征
        ORB orb = ORB.create();
        MatOfKeyPoint keypoints1 = new MatOfKeyPoint();
        MatOfKeyPoint keypoints2 = new MatOfKeyPoint();
        Mat descriptors1 = new Mat();
        Mat descriptors2 = new Mat();
        orb.detectAndCompute(img1, new Mat(), keypoints1, descriptors1);
        orb.detectAndCompute(img2, new Mat(), keypoints2, descriptors2);

        // 计算相似度
        DescriptorMatcher matcher = DescriptorMatcher.create(DescriptorMatcher.BRUTEFORCE_HAMMING);
        MatOfDMatch matches = new MatOfDMatch();
        matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);

        // 输出相似度
        double maxDist = 0;
        double minDist = 100;
        DMatch[] matchArray = matches.toArray();
        for (int i = 0; i < matchArray.length; i++) {
            double dist = matchArray[i].distance;
            if (dist < minDist) minDist = dist;
            if (dist > maxDist) maxDist = dist;
        }
        double similarity = (1 - minDist / maxDist) * 100;
        System.out.println("相似度：" + similarity + "%");
    }
}

在这个例子中，我们使用了OpenCV的ORB算法进行特征提取，使用了Hamming距离进行特征匹配，计算出了两张图片的相似度。请注意，在实际应用中可能需要根据具体情况选择不同的算法和参数，以获得更准确的结果。