图像特征提取的最佳算法取决于具体的用例、数据特性和计算约束。对于大多数通用场景而言，卷积神经网络（CNN）被广泛认为是首选，因为它们能够直接从原始像素数据中自动学习分层特征。CNN 使用卷积滤波器层来检测边缘、纹理和复杂模式，使其在目标检测（例如 YOLO 或 Faster R-CNN）或图像分类（例如 ResNet、VGG）等任务中高效工作。例如，ResNet-50 的深度架构可以捕捉图像中的细粒度细节，而像 MobileNet 这样的轻量级模型则优化了速度和效率。然而，CNN 需要大量的带标注数据和计算能力，这可能不适用于资源受限的环境。
对于带标注数据稀缺或可解释性至关重要的场景，SIFT（尺度不变特征变换）或 ORB（加速分割测试特征和旋转 BRIEF）等传统特征提取方法仍然是强大的选择。这些算法识别对尺度、旋转或光照变化不变的关键点和描述符。例如，SIFT 通过匹配重叠图像中的特征，在图像拼接应用中表现出色，而 ORB 则提供了一种更快、资源需求更少的替代方案。这些方法在机器人技术（例如用于导航的 SLAM）或集成深度学习模型不切实际的传统系统中特别有用。OpenCV 等工具提供了直接的实现，使没有机器学习专业知识的开发者也能使用它们。
像视觉 Transformer (ViT) 或混合模型（例如 CNN-Transformer 架构）等新兴方法在需要全局上下文理解的任务中越来越受欢迎。ViT 将图像分割成块，并通过自注意力机制进行处理，捕捉长距离依赖关系——这在医学影像中很有用，因为细微的异常可能跨越大片区域。然而，ViT 需要大量数据和计算资源，限制了其实时应用。对于大多数开发者来说，从 CNN（使用 PyTorch 或 TensorFlow 等框架）开始，并在边缘情况下转向传统方法，提供了一种平衡的方法。最终的选择取决于精度、速度、数据可用性和部署约束之间的权衡。