（8-1）图像特征提取：图像特征的分类
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在计算机视觉与图像处理领域中进行图像特征提取是一项关键的任务。这种技术指的是通过分析获取来自数字图像的独特且有价值的信息，并将其用于表示和描述所包含的对象内容。这些信息能够应用于多种场景如分类识别匹配检索以及后续的数据分析工作。本章将深入探讨利用Python语言实现这一技术的过程并为其学习者奠定理论基础
8.1 图像特征的分类
在现实应用中，有如下几种常用的图像特征类型：
- 颜色特征：颜色是图像中关键的信息之一。常用的颜色特征提取手段包括基于直方图的颜色特征求取与颜色矩等统计量的计算。直方图颜色特征求取通过对图像各个色彩通道像素数量分布进行统计的方式实现对图像整体色彩分布状态的表征。而颜色矩作为对色彩分布统计特性的描述工具，则包含了均值、方差、协方差等多方面的统计指标。
- 纹理特征：纹理特性用于表征图像细节结构信息的重要手段之一是纹理特性提取技术体系主要包括灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）、Gabor滤波器等算法体系GLCM通过对图像不同灰度级像素对出现概率进行统计的方式来实现对图像纹理统计特性的影响程度分析LBP则通过对于每个像素点计算其局部二值模式并统计各类模式出现频率的方式实现对图像纹理信息的提取Gabor滤波器则通过采用不同频率方向上的滤波器组来实现对图像纹理细节特性的有效捕捉。
- 形状特征：形状特征求取用于表征物体形状轮廓及其边缘信息的重要技术手段主要包括轮廓特征求取边界框特征求取与几何矩等多方面表征物体形态结构特点的方法体系其中轮廓特求取主要通过对象边界形状参数如长度面积周长等来进行形态描述而边界框特求取则是利用对象最小外接矩形或最小外接圆来进行形态表示几何矩则作为基于像素位置坐标的统计量能够有效反映图像形状及其几何特性等方面的信息。
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