图像搜索中的特征匹配是一种通过分析图像的独特视觉特征来识别两幅图像之间相似或对应部分的技术。它的工作原理是检测图像中的关键点（特征），用数学方法描述这些点，然后进行比较以找到匹配项。这个过程是诸如对象识别、图像拼接或查找重复图像等任务的基础。与逐像素比较整个图像的方法不同，特征匹配侧重于局部模式，使其对比例、旋转或部分遮挡的变化具有鲁棒性。
该过程通常涉及三个步骤。首先，诸如 SIFT、SURF 或 ORB 等特征检测算法识别图像中的关键点——这些是具有显著纹理或边缘的区域，例如角点或斑点。然后，使用特征向量（描述符）来描述每个关键点，该特征向量编码围绕它的视觉信息。例如，SIFT 基于该区域中的梯度方向创建一个 128 维向量。接下来，诸如蛮力算法或 FLANN（用于近似最近邻的快速库）之类的匹配算法将一幅图像的描述符与另一幅图像中的描述符进行比较。匹配项根据诸如欧几里得距离之类的相似性指标进行排名。为了提高准确性，应用诸如 RANSAC（随机样本共识）之类的异常值去除技术来过滤不符合几何变换模型（例如，图像之间的单应性）的匹配项。
一个实际的例子是将照片拼接成全景图。特征匹配通过匹配关键点来识别图像之间的重叠区域，从而实现对齐。在电子商务中，该技术可以验证用户上传的产品图片是否与目录项目匹配，即使该照片是从不同的角度拍摄的。开发人员可以使用诸如 OpenCV 之类的库来实现这一点：使用 detectAndCompute() 检测特征，使用 BFMatcher 或 FlannBasedMatcher 匹配它们，并使用 RANSAC 通过 findHomography() 进行细化。虽然有效，但挑战包括处理大型数据集（其中 FLANN 的近似匹配加快了搜索速度）以及区分像空白墙壁这样特征贫乏的图像中的纹理。
