基于欧几里德（最小）距离显示图像-python opencv

我一直在尝试基于最小距离（欧几里德距离）显示图像，但我找不到结果

我的代码如下：

import cv2
from collections import *
import CBIR as cb
import experiment as ex
from scipy.spatial import distance
from matplotlib import pyplot as plt

result_list = list()
i = 0
a_list = list()
b_list = list()
a_list.append(ex.feature_matrix_ip)
while i < 50:
     b_list.append(cb.feature_matrix_db[i])
     dist = distance.euclidean(a_list,b_list[i])
     result_list.append(dist)
     result_list_sort = OrderedDict(sorted(enumerate(result_list),key=lambda x: x[0])).keys()
     i = i + 1 
result_list.sort()
res_list_sort = zip(result_list,result_list_sort)
images = cb.piclist
cv2.imshow('query image',ex.img)
plt.figure(2)
for i in xrange(6):
    plt.subplot(3,2,i+1),plt.imshow(images[i],'Spectral')
    plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()

导入cv2
从集合导入*
将CBIR作为cb导入
以ex形式导入实验
从scipy.spatial导入距离
从matplotlib导入pyplot作为plt
结果列表=列表（）
i=0
a_list=list（）
b_list=list（）
列表追加（例如特征矩阵）
当我<50时：
b_list.append（cb.feature_matrix_db[i]）
距离=距离。欧几里德（a_列表，b_列表[i]）
结果列表。追加（dist）
result\u list\u sort=OrderedDict（已排序（枚举（result\u list），key=lambda x:x[0]）。key（）
i=i+1
结果_list.sort（）
res\u list\u sort=zip（结果列表，结果列表\u sort）
images=cb.piclist
cv2.imshow（“查询图像”，例如img）
plt.图（2）
对于x范围内的i（6）：
plt.subplot（3,2，i+1），plt.imshow（图像[i]，“光谱”）
plt.xticks（[]），plt.yticks（[]）
plt.show（）

我已经为数据集中的图像编制了索引