必要的信息可以在维基百科上找到。

“当我们使用更多技术特征时，例如颜色直方图” 从这句话来看，我猜你需要了解“代码本”的生成。

第一步是提取图像中补丁的特征。为了提高效率，您只想获取有趣的补丁并计算它们的判别特征。SIFT 是一种为您执行两个步骤的方法。它负责寻找好点并计算该点的特征。

现在您可以生成您的密码本。码本会将所有可能的特征向量（毕竟它们只是数字向量）映射到某个输出码字。这样做的一种可能性是使用 k-means 生成码本。构建代码本后，通过查找到所有条目的最小距离将向量映射到代码（因为您使用了 k-means，所以可以使用欧几里得距离）。

现在你已经完整地实现了词袋模型。您现在可以深入使用它进行分类。可以使用您提到的库来实现所需的算法。