机器学习笔记：图像特征提取和特征选择的基本方法总结

在图像处理和模式识别中，图像特征提取和特征选择是非常重要的步骤。通过提取适当的特征并选择最相关的特征，我们可以有效地表示和表达图像数据，从而为后续的机器学习任务提供有意义的输入。本文将总结一些常用的图像特征提取和特征选择方法，并提供相应的源代码示例。

1. 图像特征提取方法

1.1 灰度直方图特征提取
灰度直方图是一种描述图像亮度分布的统计特征。通过计算图像中每个灰度级别的像素数量，我们可以得到一个表示图像亮度分布的直方图。以下是使用Python实现灰度直方图特征提取的示例代码：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def extract_gray_histogram(image)