視覺SLAM之詞袋（bag of words） 模型與K-means聚類演算法淺析（1）
第一步：利用SIFT演算法從不同類別的影象中提取視覺詞彙向量，這些向量代表的是影象中區域性不變的特徵點；
第二步：將所有特徵點向量集合到一塊，利用K-Means演算法合併詞義相近的視覺詞彙，構造一個包含K個詞彙的單詞表；
第三步：統計單詞表中每個單詞在影象中出現的次數，從而將影象表示成為一個K維數值向量。
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