属性通过图像处理、计算机视觉技术和机器学习模型的组合从图像中分配或提取。 该过程通常涉及分析像素数据以识别模式、对象或元数据。 例如，可以使用直方图分析或边缘检测等算法来检测颜色分布或边缘等基本属性。 更复杂的属性（例如识别对象或面部表情）通常需要经过训练的机器学习模型，例如卷积神经网络 (CNN)。 存储在图像文件中的元数据（例如，EXIF 数据）也可以提供相机设置、位置或时间戳等属性，而无需分析像素内容。
一个常见的工作流程从预处理步骤开始，例如调整大小、归一化或降噪，以标准化输入数据。 对于特征提取，OpenCV 或 Pillow 等工具可以检测边缘（Canny 边缘检测）、角点（Harris 角点检测）或颜色空间（RGB 到 HSV 转换）。 TensorFlow 或 PyTorch 等机器学习框架可以训练或微调 CNN，以对对象进行分类（例如，识别图像中的“猫”）或分割区域（例如，将前景与背景分离）。 预训练模型（如 ResNet 或 YOLO）通常可以直接用于对象检测等任务。 对于元数据，Python 中的 ExifRead 等库可以直接从图像文件中解析嵌入的信息，例如 GPS 坐标或相机光圈。
主要挑战包括在准确性和计算效率之间取得平衡，以及处理光照、角度或图像质量的变化。 例如，在高分辨率日光图像上训练的模型可能难以适应弱光条件。 开发人员还必须决定是在本地处理图像（使用 ONNX Runtime 等框架用于边缘设备）还是依赖云 API（例如，Google Vision AI）。 用于实例分割的 Detectron2 或用于实时面部属性提取的 MediaPipe 等工具提供了专门的解决方案。 使用不同的数据集进行测试并根据真实注释验证结果对于确保可靠性至关重要。 通过结合这些方法，开发人员可以提取为特定用例（如电子商务产品标记或医学图像分析）量身定制的简单和复杂属性。