Update app.py

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@@ -235,9 +235,27 @@ def process_image():
             })
         
         # Process image
-        features = get_ft(model, image)                                                ########   extrait le vecteur de l'image
-        distances, indices = get_topk(index, features, topk=params['num_neighbors'])   ########   extrait les distances avec les premiers voisins
+        #features = get_ft(model, image)                                                ########   extrait le vecteur de l'image
+        _, indices = get_topk(index, features, topk=params['num_neighbors'])   ########   extrait les distances avec les premiers voisins
         
+        # Supposons que vous ayez une fonction pour charger une image
+        def load_image(path):
+            return Image.open(path).convert('RGB')
+        
+        # Charger les deux images
+        image1 = load_image(PRESET_IMAGES[1])
+        image2 = load_image(PRESET_IMAGES[2])
+        
+        # Extraire les features
+        features1 = get_ft(model, image1)
+        features2 = get_ft(model, image2)
+        
+        # Calculer la distance euclidienne
+        distances = np.linalg.norm(features1 - features2)
+        
+        print(f"Distance euclidienne entre l'image 1 et l'image 2 : {distances}")
+        
+
         # Collect valid results first
         valid_results = []
         valid_similarities = []