数字图像处理 特征提取笔记

### 数字图像处理中的特征提取

#### 特征提取的概念
在数字图像处理领域，特征提取是从原始数据中获取一组简化且保留重要信息的数据子集的过程[^1]。这一过程对于后续的模式识别、机器视觉和其他应用至关重要。

#### 图像特征的重要性
通过特征提取得到的信息能够显著影响最终的应用效果。例如，在人脸识别系统中，有效的面部特征可以帮助提升系统的准确性；而在医学影像分析里，则有助于更精确地检测病变区域[^2]。

#### 常见的特征类型及其意义
- **几何形状特征**：描述物体轮廓或边界上的点的位置关系，如矩形度、圆形度等。
- **纹理特征**：反映了灰度变化规律以及局部结构特性，可通过计算共生矩阵等方式获得。
- **颜色特征**：利用颜色直方图来表征整幅图片的颜色组成情况，这对于区分不同场景下的对象非常有用[^4]。

#### 提取方法概述
为了实现上述各类特征的有效抽取，研究者们提出了多种算法和技术手段：

- 对于**边缘检测**而言，Sobel算子和Canny算子是比较经典的两种方式；
- 针对**角点定位**问题，Harris角点探测器提供了很好的解决方案；
- 当涉及到更为复杂的自然景观或者生物体表面时，LBP（Local Binary Patterns）局部二值模式是一种高效的纹理描述符构建工具。

import cv2
from skimage.feature import local_binary_pattern

def extract_features(image_path):
    img = cv2.imread(image_path, 0)  # 加载灰度图像
    
    # 边缘检测
    edges = cv2.Canny(img, 100, 200)

    # LBP纹理特征提取
    lbp = local_binary_pattern(img, P=8, R=1)

    return {'edges': edges, 'lbp_texture': lbp}