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为了使用余弦相似度来找到与样例图片相似的图片，我们需要先进行一些预处理，然后计算每两张图片之间的余弦相似度。以下是一个简单的实现：

1. 读取样例图片和目标文件夹中的所有图片。
2. 对每张图片进行预处理，例如灰度化、降噪等。
3. 计算每张图片与样例图片的余弦相似度。
4. 找到与样例图片最相似的图片并复制到指定目录。

首先，确保你已经安装了必要的库：

pip install opencv-python numpy Pillow scikit-image

以下是Python代码：

import cv2  
import numpy as np  
from skimage import io, img_as_ubyte  
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity  
from PIL import Image  
import os  
import shutil  # 图片路径和目标路径  
sample_image_path = "测试图片\\356-1703817660893.jpg"  
image_folder = "未分类图片文件夹"  
output_folder = "输出图片文件夹"  # 读取样例图片  
sample_image = cv2.imread(sample_image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  
sample_image = img_as_ubyte(sample_image)  # 确保图片在0-255范围内  
sample_image = io.imread(sample_image)  # 使用skimage读取，确保是数组格式  # 读取目标文件夹中的所有图片并预处理  
images = []  
for filename in os.listdir(image_folder):  img = cv2.imread(os.path.join(image_folder, filename), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  img = img_as_ubyte(img)  # 确保图片在0-255范围内  img = io.imread(img)  # 使用skimage读取，确保是数组格式  images.append(img)  # 计算余弦相似度并找到最相似的图片  
similarities = []  
for image in images:  similarity = cosine_similarity(sample_image.reshape(-1, 1), image.reshape(-1, 1))[0][0]  similarities.append((similarity, image))  
similarities.sort(key=lambda x: x[0], reverse=True)  # 按相似度排序  
most_similar_image = similarities[0][1]  # 最相似的图片  # 复制最相似的图片到指定目录  
output_filename = os.path.join(output_folder, "most_similar_" + os.path.basename(sample_image_path))  
shutil.copyfile(os.path.join(image_folder, os.path.basename(sample_image_path)), output_filename)  # 复制原样例图片到指定目录  
shutil.copyfile(os.path.join(image_folder, os.path.basename(most_similar_image)), output_filename)  # 复制最相似的图片到指定目录

注意：这个代码假设所有的图片都已经以灰度格式存储，并且大小相同。如果实际情况不是这样，你可能需要进行一些额外的预处理步骤，例如调整大小或转换为灰度。此外，对于大型图片集，计算余弦相似度可能会比较慢，因此你可能需要使用更高效的相似度计算方法或优化代码。