是否想要构建自己的图像相似度应用，但又担心自己对深度学习、卷积神经网络等知识了解不够？不用担心，本教程将帮助入门，并指导使用基本数学知识编写自己的图像相似度应用。在深入数学和代码之前，想问一个简单的问题。给定两张参考图像和一张测试图像，认为测试图像与哪张参考图像相似？如果认为测试图像与第一张参考图像相似，那么是对的。如果不这么认为，那么让一起用数学和编程的力量来找出答案。“搜索的未来将更多地依赖于图片而非关键词。”——Pinterest首席执行官Ben Silbermann。
每张图像都以数字的形式存储在计算机中，一个能够完全描述图像的数字向量被称为图像向量。欧几里得距离：欧几里得距离表示在n维空间中任意两点之间的距离。由于将图像表示为图像向量，它们不过是n维空间中的一个点，将使用欧几里得距离来找到它们之间的距离。直方图：直方图是一种数值的图形显示。将使用所有三张图像的图像向量，然后找到它们之间的欧几里得距离。基于返回的值，距离较小的图像与另一张图像更为相似。
为了找到两张图像之间的相似度，将使用以下方法：读取图像文件作为数组。由于图像文件是彩色的，因此有RGB值的3个通道。将它们展平，使得每张图像是一个单一的1维数组。一旦有了图像文件作为数组，将为每张图像生成一个直方图，其中对于每个索引0-255，将计算该像素值在图像中的出现次数。一旦有了直方图，将使用L2范数或欧几里得距离来找到两个直方图之间的差异。基于测试图像与参考图像的直方图之间的距离，可以找到测试图像最相似的图像。
导入将要使用的依赖项：from PIL import Image
from collections import Counter
import numpy as np将使用NumPy来存储图像作为NumPy数组，Image来读取图像的数值，Counter来计算每个像素值（0-255）在图像中出现的次数。
可以看到图像已经被成功地读取为一个3维数组。在下一步中，需要将这个3维数组展平为一个1维数组。flat_array_1 = array1.flatten()
print(np.shape(flat_array_1))
>>> (245760, )将对其他两张图像执行相同的步骤。将在这里跳过这一步，以便也可以亲自尝试。
RH1 = Counter(flat_array_1)
以下代码行返回一个字典，其中键对应于像素值，键的值是该像素在图像中出现的次数。欧几里得距离的一个限制是它要求所有向量都被归一化，即两个向量需要具有相同的维度。为了确保直方图向量被归一化，将使用一个从0-255的for循环，并生成直方图，如果键在图像中存在，则使用键的值，否则追加一个0。
H1 = []
for i in range(256):
if i in RH1.keys():
H1.append(RH1[i])
else:
H1.append(0)
上述代码生成了一个大小为(256, )的向量，其中每个索引对应于像素值，值对应于该像素在图像中的计数。对其他两张图像执行相同的步骤，并获取它们对应的计数-直方图-向量。此时，已经得到了两张参考图像和测试图像的最终向量，所需要做的就是计算距离并预测。
def L2Norm(H1,H2):
distance =0
for i in range(len(H1)):
distance += np.square(H1[i]-H2[i])
return np.sqrt(distance)
上述函数接受两个直方图并返回它们之间的欧几里得距离。