什么看图软件可以按照图片的相似度排序

有很多看图软件可以按照图片的相似度排序，以下是几个推荐：

1. VisiPics：这是一个免费的Windows程序，可以根据相似度自动扫描和删除重复的图片。

2. Awesome Duplicate Photo Finder：这是另一个免费的Windows程序，可以通过比较每个像素来找到相似的图片，然后让您决定哪些要保留和哪些要删除。

3. Similar Image Search：这是一个在线工具，可以通过上传图片或输入图片URL来搜索相似的图片。

4. Google Photos：这是Google的云存储服务，可以自动识别并整理您的照片，包括根据相似度对它们进行分组。

这些工具都可以帮助您轻松地找到和管理您的相似图片。

相关问题

帮我用python 编写一个图片相似度对比排序

好的，我可以为您提供图片相似度对比排序的Python代码。首先，您需要安装Python的OpenCV库，以便进行图像处理。以下是示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 将图像转换为灰度图
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)

# 使用BFMatcher进行匹配
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
matches = bf.match(des1, des2)

# 排序匹配结果
matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)

# 绘制匹配结果
result = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, matches[:10], None, flags=2)

# 显示结果
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该代码使用ORB检测器检测图像中的关键点和描述符，并使用BFMatcher进行匹配。最后，将结果排序并绘制匹配结果图像。您可以根据需要自定义代码，例如更改排序方式或更改要绘制的匹配数量。

比较图片相似度有什么编程技术

比较图片相似度的编程技术包括：

1. 特征提取：使用计算机视觉技术，提取图片中的特定特征，如颜色、纹理、形状等，用于比较相似度。
2. 相关系数：计算两张图片之间的相关系数，可以使用皮尔逊或斯皮尔曼相关系数等方法。
3. 欧几里得距离：计算两张图片的像素点之间的距离，用于比较相似度。
4. 均方误差：计算两张图片像素点之间的平均差异，用于比较相似度。
5. 基于深度学习的方法：使用卷积神经网络（CNN）等深度学习技术，对图片进行特征提取和分类，用于比较相似度。

这些技术可以单独使用，也可以组合使用，来提高比较图片相似度的准确性和效率。