要实现图片相似性搜索，可以采用以下步骤：
特征提取：首先需要对图片进行特征提取，常用的特征包括颜色直方图、局部特征描述符（例如SIFT、SURF、ORB等）或者深度学习提取的特征（例如CNN模型输出的特征向量）。
特征匹配：将提取的特征与数据库中的图片进行匹配，可以使用各种相似性度量方法（如欧氏距离、余弦相似度等）进行比较，找到最相似的图片。
数据库管理：将提取的特征存储在数据库中，以便进行快速搜索和匹配。可以使用数据库管理系统（如MySQL、MongoDB等）或专门的相似性搜索引擎。
检索结果展示：最后展示搜索结果，可以通过网页界面或应用程序来展示相似图片。
需要注意的是，图片相似性搜索是一个复杂的问题，需要考虑到准确性、效率和用户体验等多方面因素。可以根据具体需求选择适合的方法和工具进行实现。