定义
图像特征提取是将图像中的关键信息（如边缘、纹理、角点、颜色分布等）转化为数值表示的过程。这是计算机"看懂"图像的基础，为后续的分类、识别、检测等任务提供支持。
通过特征提取，原始的高维像素数据被转换为更有意义的低维特征表示，既减少了数据维度，又保留了图像的重要信息。
核心原理
图像特征提取的核心在于从原始像素中自动或半自动地发现并提取有判别性的视觉模式：
- 局部特征：关注图像局部区域的模式，如SIFT、SURF、ORB等算法提取的关键点
- 全局特征：描述整张图像的统计特性，如颜色直方图、纹理特征
- 结构特征：描述图像中各部分的空间关系，如形状描述子
- 语义特征：更高层次的特征，如物体部件、场景类别等
边缘特征
检测图像中的边缘和轮廓，如Canny、Sobel算子
纹理特征
描述图像的纹理模式，如LBP、Gabor滤波器
角点特征
检测图像中的角点，如Harris角点检测
深度学习特征
通过CNN自动学习的最优特征表示
处理流程
典型的图像特征提取过程：
1
输入图像
原始像素数据
→
2
预处理
归一化、去噪等
→
3
特征检测
提取关键点/区域
→
4
特征描述
生成特征向量
→
5
特征输出
用于后续任务
应用实例
- 人脸识别：提取眼睛、鼻子、嘴巴等特征点及其相对位置
- 自动驾驶：识别车道线、交通标志、行人等特征
- 医学影像分析：提取肿瘤、病灶的形态和纹理特征
- 图像检索：基于颜色、纹理等特征进行相似图像搜索
- 工业检测：检测产品表面的缺陷特征
视觉化提示词
用于生成概念图的详细提示词：
"一张高分辨率的猫的图片，上面覆盖着一个发光的半透明网格。网格的关键节点上，猫的眼睛、耳朵、胡须、鼻子等特征被高亮显示，发出温暖的金色光芒。从这些特征点延伸出彩色的线条，连接到画面右侧的一个三维特征向量空间中。在这个空间中，不同的特征被量化为发光的数字流，形成了'猫'的特征签名。背景中有各种特征提取算子的图标在浮动，如Sobel边缘检测、SIFT关键点、Gabor纹理滤波器等。风格：科技感信息图，赛博朋克蓝紫色调，光线追踪效果，细节丰富。"