在分析关于“相似度”属性的说法时，我们可以根据常见的图像处理和计算机视觉中的概念来评估每个选项的正确性。 A. “相似度”是一个0-1之间的数字 这个说法是正确的。在许多计算机视觉和图像处理的算法中，“相似度”是一个在0和1之间（包含0和1）的值，表示两个对象之间的相似程度。例如，当比较两张图片时，它们的相似度可能是一个接近1的值（如果它们非常相似）或一个接近0的值（如果它们非常不同）。 B. “相似度”是一个1-10之间的数字 这个说法是错误的。在大多数情况下，相似度被表示为0到1之间的一个数字，而不是1到10之间。使用0到1的范围提供了一种直观的方式来解释相似度，其中0表示完全不相似，1表示完全相同。 C. “相似度”通常取0.9，表示允许出现一小部分不匹配的情况，只要大体匹配即可 这个说法通常被认为是合理的。在实践中，可能会选择一个接近于1但稍小的相似度阈值（如0.9），以便在允许一些小差异的情况下检测到大体的匹配。 D. “相似度”可以包含小数位，这个数字越接近1，匹配越严格 这个说法也是正确的。相似度确实可以包含小数位，并且其值越接近1，表示匹配越严格或相似度越高。 综上所述，选项B中的说法是错误的，因为它将相似度的范围定义为1到10之间，而不是常见的0到1之间。
