图像特征提取是后续分类、预测等任务的基础，请使用第三方工具包中的特征提取函数，分别提取图像的LBP特征、HOG特征，并可视化输出原始图像和提取的特征图像。<br/>

图像特征提取是计算机视觉领域的重要步骤，用于从原始像素数据中提取关键信息。以下是使用Python中的第三方库`OpenCV`进行LBP（局部二值模式）特征提取和HOG（方向梯度直方图）特征提取以及可视化的简单示例：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载图像
img = cv2.imread('your_image_path.jpg', 0)  # 以灰度加载
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.show()

# LBP特征提取
lbp = cv2.LBP创造原图片)
lbp_img = lbp.reshape(-1).astype('uint8')  # 转换为一维数组便于可视化
plt.figure()
plt.hist(lbp_img.ravel(), bins=256, range=(0, 256), rwidth=0.8)
plt.title('LBP Feature Histogram')
plt.show()
plt.imshow(lbp_img.reshape(img.shape), cmap='gray')
plt.title('LBP Image')
plt.show()

# HOG特征提取
hog = cv2.HOGDescriptor()  # 创建HOG描述符对象
fd = hog.compute(img)  # 计算HOG特征
plt.figure()
plt.imshow(fd, cmap='hot')  # 热力图展示HOG特征
plt.title('HOG Feature Map')
plt.show()

请注意替换`'your_image_path.jpg'`为你需要处理的实际图像路径。上述代码首先展示了原始图像，然后计算并显示了LBP特征的直方图和可视化图像，最后展示了HOG特征的热力图。