用python写一段程序返回两个图像的相似程度

好的，可以使用Python中的OpenCV和NumPy库来实现图像相似度的计算。下面是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取两张图片
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

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

# 计算直方图
hist1 = cv2.calcHist([gray1], [0], None, [256], [0, 256])
hist2 = cv2.calcHist([gray2], [0], None, [256], [0, 256])

# 计算差异性
diff = cv2.compareHist(hist1, hist2, cv2.HISTCMP_CORREL)

# 输出相似度
print('两张图片的相似度为：', diff)

在这个示例中，我们首先使用`cv2.imread()`函数读取两张图片，然后使用`cv2.cvtColor()`函数将它们转换为灰度图像。接着，我们使用`cv2.calcHist()`函数计算每张图片的直方图，并使用`cv2.compareHist()`函数计算它们之间的差异性。最后，我们输出相似度的结果。

需要注意的是，这个示例只是计算了两张图片的直方图相似度，实际上还有很多其他的方法可以用来计算图像的相似度，例如使用结构相似性指数（SSIM）或平均哈希算法（AHash）等。