特征提取是计算机视觉中的关键技术，涉及图像的边缘、角、区域和脊等特征的检测与描述。文章详细介绍了颜色、纹理、形状和空间关系等常见图像特征及其提取方法，包括颜色直方图、颜色集、纹理共生矩阵和形状不变矩等。特征抽取旨在降低维度，突出图像的重要信息，为后续的图像分析与识别提供基础。
特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。
特征的定义
至今为止特征没有万能和精确的定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复
特征的定义
至今为止特征没有万能和精确的定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复
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