实现图片相似性搜索一般需要使用图像特征提取和相似性度量的技术。这里简单介绍一下常用的方法：
图像特征提取：通过使用深度学习模型，如卷积神经网络 (CNN)，可以提取图像的特征表示。一些常用的预训练模型包括VGG、ResNet和Inception等。
相似性度量：提取图像特征后，可以通过计算特征向量之间的距离或相似性来衡量图像之间的相似性。常用的度量方法包括欧氏距离、余弦相似度和汉明距离等。
检索：一旦有了图像的特征表示和相似性度量方法，就可以构建一个图像搜索系统。当用户上传一个查询图像时，系统会提取该图像的特征表示并与数据库中存储的图像特征进行比较，返回与查询图像最相似的图像。
如何使用这个系统取决于您想要实现的具体场景。您可以尝试使用现成的图像相似性搜索工具或库来构建自己的系统，也可以自己实现相关算法。希望这些信息对您有所帮助。如果您有其他问题，欢迎继续提问。