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. 图像匹配：对于查询图像，提取其局部特征描述符，并将其编码为视觉词袋。计算查询图像的视觉词袋与数据库中每个图像的视觉词袋之间的相似度，常用的相似度度量方法包括余弦相似度和欧氏距离。根据相似度排序，返回与查询图像最相似的图像作为检索结果。

源代码实现：

以下是一个简单的Python示例代