本文介绍了如何利用预训练的VGG16模型进行图像相似度比较。通过冻结模型层进行迁移学习，结合Keras和scikit-learn处理图像数据，计算余弦相似度来评估图像之间的相似性。示例展示了模型在图像分析任务中的应用。
一、简述
VGG16 是一个强大的预训练模型，可用于识别图像之间的相似性。通过使用该模型，我们可以从不同图像中提取高级特征并进行比较以识别相似性。该技术具有广泛的应用，从图像搜索和推荐系统到安全和监控。
在本文中，将利用该模型来查找两个图像之间的相似性。
这里利用机器学习库（例如keras和 ）scikit-learn来构建和训练我们的图像相似性模型。除了提到的库之外，我们还将分别使用numpy和matplotlib库进行数据操作和可视化。这些库对于准备图像数据和可视
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