图像中的特征提取涉及识别代表内容的关键模式或特征。三种有效的方法包括传统手工方法、基于深度学习的技术以及混合或专用工具。每种方法根据用例、数据类型和计算限制具有不同的优势。
传统方法，如 SIFT（尺度不变特征变换）和 HOG（方向梯度直方图），因其可解释性和效率而被广泛使用。SIFT 通过分析尺度不变区域的梯度方向来检测和描述局部特征，使其对旋转和缩放具有鲁棒性。HOG 计算图像单元格的梯度幅值，这对于对象检测（例如，监控系统中的行人检测）非常有用。ORB（定向 FAST 和旋转 BRIEF）是另一种适用于实时应用的轻量级选项，它结合了 FAST 关键点检测和 BRIEF 描述符。这些方法需要最少的计算资源，并且在标记训练数据稀缺时效果良好。例如，HOG 仍然用于嵌入式系统中进行简单的形状识别任务。
深度学习方法，特别是 CNN（卷积神经网络），因其自动学习层次特征的能力而占据主导地位。可以通过移除最终分类层并使用中间层输出来将 ResNet 或 VGG16 等预训练模型用作特征提取器。例如，CNN 最后卷积层的输出通常用作捕获纹理、边缘和对象部分的密集特征向量。自编码器 是另一种选择，通过编码器-解码器架构将图像压缩到较低维度的表示中。这些方法在医学图像分析等复杂任务中表现出色，其中细微的模式很重要。然而，它们需要大量的计算能力和大型数据集进行训练。
OpenCV 等用于传统方法和 PyTorch/TensorFlow 用于深度学习的专用工具提供了实用的实现。对于资源受限的场景，结合技术（例如，使用 CNN 特征与 HOG 以提高鲁棒性）或利用领域特定方法（例如，LBP 用于纹理分类）可以有效。选择取决于平衡准确性、速度和可解释性。例如，移动应用程序可能使用 ORB 进行实时特征匹配，而基于云的系统可以部署 ResNet 进行高精度图像检索。