视频相似度检索是通过比较视频内容的特征来识别和检索相似的视频。一般来说，视频相似度检索需要进行以下步骤：
特征提取：首先要从视频中提取特征，可以是视频的帧间差分、颜色直方图、局部特征点等。这些特征能够描述视频的内容。
特征表示：将提取得到的特征进行编码和表示，通常会使用一些算法对特征进行降维和提取最重要的信息。
相似度计算：使用相似度度量方法（如欧氏距离、余弦相似度等）来比较不同视频之间的特征向量，从而计算它们之间的相似度。
检索匹配：根据计算得到的相似度，对视频库中的视频进行排序，以便找到与目标视频最相似的视频。
视频相似度检索通常需要使用机器学习、深度学习等技术来进行特征提取和相似度计算。在实际使用中，您可以使用各种框架和工具来实现视频相似度检索，如OpenCV、TensorFlow等。如果您需要更详细的教程或代码示例，请告诉我，我可以为您提供更多帮助。