你能提供比较靠谱的图像匹配算法包嘛

当今比较常用的图像匹配算法有以下几种：

1. SIFT算法 (Scale-Invariant Feature Transform)

SIFT算法是一种基于尺度空间的特征提取算法，可以提取出对旋转、缩放、平移等变换具有不变性的特征点和描述符。它的主要优点是鲁棒性和可靠性高，但计算复杂度较大。

2. SURF算法 (Speeded Up Robust Features)

SURF算法是对SIFT算法的改进，通过加速计算和优化特征点的计算方式，提高了算法的速度和效率。相对于SIFT算法，SURF算法在保持较高的匹配精度的同时，提高了匹配速度。

3. ORB算法 (Oriented FAST and Rotated BRIEF)

ORB算法是一种基于FAST角点检测算法和BRIEF描述符的特征提取算法，具有计算速度快、内存占用少等优点。与SIFT、SURF算法相比，ORB算法在匹配精度上略逊一筹，但是适用于实时性要求较高的场景。

4. BRISK算法

BRISK算法是一种基于二进制描述符的特征提取算法，它的优点在于计算速度快、内存占用少，适用于实时性要求较高的场景。在匹配精度上，BRISK算法相对于SIFT、SURF算法略逊一筹。

以上算法都可在OpenCV库中找到实现。如果您需要更高级别的算法，可以考虑使用深度学习算法，如Siamese网络，但是需要更多的数据和更高的计算资源。