要实现图片相似性搜索，通常可以采取以下步骤：
特征提取：首先，需要对每个图片提取特征，常用的方法包括颜色直方图、局部特征描述符（如SIFT、SURF、ORB）、深度学习提取的特征（如CNN提取的特征）等。
相似性度量：计算两张图片之间的相似性分数。常见的度量方法包括欧氏距离、余弦相似度、汉明距离等，根据特征提取的方法选择合适的相似度度量方法。
检索：根据相似性分数进行图片检索。将待检索的图片与数据库中的图片逐一计算相似性度量，找到最相似的图片进行展示。
可视化展示：将检索到的相似图片展示给用户，通常可以显示检索到的图片列表以及他们的相似度分数，让用户选择最符合需求的图片。
总的来说，图片相似性搜索需要利用特征提取方法和相似度度量方法来实现检索功能，以帮助用户找到他们需要的图片。