BOF图像检索算法：基于局部特征的图像检索方法

图像检索是计算机视觉领域中的重要研究方向之一，它旨在根据用户提供的查询图像，从数据库中检索出相似的图像。Bag-of-Features（BOF）是一种常用的图像检索算法，它基于局部特征描述符的统计信息进行图像匹配。本文将介绍BOF图像检索算法的原理和实现，并提供相应的源代码。

算法原理：

BOF图像检索算法的核心思想是将图像表示为一个向量，该向量包含图像中提取的局部特征描述符的统计信息。算法的步骤如下：

1. 特征提取：使用特征提取算法（如SIFT、SURF、ORB等）从图像中提取局部特征描述符。这些描述符通常是在图像中边缘、角点等显著特征点处提取得到的。

2. 特征编码：将提取得到的局部特征描述符编码为固定长度的向量。常用的编码方法包括词袋模型（Bag-of-Words）和局部敏感哈希（Locality Sensitive Hashing）。词袋模型将特征描述符分配到不同的视觉词汇中，并统计每个视觉词汇的频率，形成向量表示。局部敏感哈希通过将特征描述符映射到二进制编码中，实现高效的近似匹配。

3. 构建索引：使用聚类算法（如K-Means）对编码后的特征向量进行聚类，生成视觉词典。每个聚类中心代表一个视觉词汇。将每个图像的特征描述符映射到最近的聚类中心，形成视觉词袋。

4. 图像匹