相似圖搜索在計算機視覺和圖像處理中扮演著至關重要的角色。而Python作為一種流行的編程語言，也提供了許多相似圖搜索算法的實現。

import cv2
import numpy as np
def sift_match(images, threshold):
results = []
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
for i, img1 in enumerate(images):
for j, img2 in enumerate(images[i+1:]):
first_kp, first_des = sift.detectAndCompute(img1, None)
second_kp, second_des = sift.detectAndCompute(img2, None)
brute_force_matcher = cv2.BFMatcher()
matches = brute_force_matcher.knnMatch(first_des, second_des, k=2)
good_matches = []
for m, n in matches:
if m.distance< threshold * n.distance:
good_matches.append(m)
if len(good_matches) >10:
results.append((i, i+j+1, len(good_matches)))
return results

上面的代碼演示了使用SIFT（尺度不變特征轉換）算法進行相似圖像匹配的過程。此外，還可以使用其他算法，如SURF（加速穩健特征）和ORB（方向性邊緣響應）等。

Python中還提供了許多圖像處理和計算機視覺庫來幫助我們實現相似圖搜索。比如，使用OpenCV進行圖像處理和分析，使用Scikit-learn實現聚類和分類算法，使用Pillow操作圖像等等。

總之，在Python中實現相似圖搜索非常容易，因為它提供了大量的圖像處理和計算機視覺庫，同時還擁有一大批優秀的算法實現。