深入探索OpenCV中图像相似度的算法

图像相似度是计算机视觉领域中的一个重要概念，用于衡量两幅图像之间的相似程度。在OpenCV（开源计算机视觉库）中，提供了多种算法和技术来计算图像相似度。本文将深入介绍OpenCV中常用的图像相似度算法，并提供相应的源代码示例。

1. 均方差（Mean Squared Error，MSE）
   均方差是最简单的图像相似度度量方法之一。它计算两幅图像像素之间的均方差差异。均方差越小，表示两幅图像越相似。

下面是使用OpenCV计算均方差的示例代码：

import cv2

def calculate_mse(image1, image2):
    squared_diff = (image1.astype(<