图像特征提取器在计算机视觉中至关重要，经历了从手工设计如HOG特征到深度学习的CNN模型，再到迁移学习与预训练模型的发展。这些技术进步提高了图像分类、目标检测和图像生成的效率和准确性。
随着机器学习和计算机视觉的迅猛发展，图像特征提取器成为了计算机视觉领域中的重要组成部分。图像特征提取器能够从图像数据中提取出具有代表性的特征，为后续的图像分类、目标检测和图像生成等任务提供关键的信息。本文将介绍图像特征提取器的技术发展与演变，并给出相应的源代码示例。
- 手工设计特征提取器
在机器学习领域刚刚兴起时，研究人员采用手工设计的方法来提取图像特征。这种方法需要依靠领域专家对图像的理解和经验，从而设计出能够有效区分不同类别的特征。例如，HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征是一种经典的手工设计特征，它通过计算图像中不同方向的梯度直方图来描述图像的纹理和形状信息。
import cv2
import numpy as np
def extract_hog_features(image):
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