基于内容相似性的图像特征提取的任务书任务：基于内容相似性的图像特征提取描述：对于给定的一组图像，需要实现内容相似性检测。该任务可分解为以下步骤：1.图像预处理：对原始图像进行去噪、亮度调整、裁剪等处理，使其适合后续的特征提取步骤。2.特征提取：根据图像内容相似性的要求，选取一些特征提取算法，从图像中提取指定的特征。常见的特征包括颜色直方图、SIFT、HOG等。3.相似性计算：计算两幅图像之间的相似性分值，常用的计算方法包括欧式距离、余弦相似度等。4.相似性匹配：根据相似性分值对图像进行匹配，将相似度高的图像分成一组。5.可视化结果：将匹配的结果可视化，以便于用户观察和分析。具体要求：1.实现语言：Python2.数据集：自行选择一组图像，至少包含100张，需包含不同类别和不同角度的图像。3.特征提取算法：至少选取两种以上的特征提取算法，建议使用颜色直方图和SIFT算法。4.相似性计算：至少使用一种相似性计算方法，建议使用欧式距离或余弦相似度。5.相似性匹配：至少使用一种相似性匹配方法，建议使用KNN算法。6.可视化结果：将匹配的结果以柱状图或散点图的形式展示，设置合适的坐标轴，方便用户观察和分析。备注：1.提供项目进度表，包括预处理、特征提取、相似性计算、相似性匹配、可视化结果等步骤的完成日期。2.提供程序源码和运行说明文档，以及使用说明文档。3.要求程序要有良好的扩展性，方便以后针对同类问题的扩展和修改。4.在处理过程中，需用注释解释算法的实现原理和实现比较。5.选手还需提供实验报告，包括数据集选取、实验方法、结果分析和展望等内容。