图像信息提取介绍，拟采用什么方法，分析什么数据，得到什么信息

图像信息提取是指从图像中提取出有用的信息。具体采用的方法和分析的数据取决于你想要获取的信息和应用场景。以下是一些常见的图像信息提取方法和对应的数据分析：

1. 特征提取：通过选择适当的特征描述符来表示图像中的关键信息。可以使用传统的计算机视觉算法，如SIFT、SURF、HOG等，也可以使用深度学习模型进行端到端的特征学习。特征提取可以用于目标识别、图像分类等任务。

2. 目标检测：目标检测是在图像中定位和识别特定的目标物体。常用的目标检测算法包括基于传统方法的Haar特征级联检测器、基于机器学习的支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）等，以及基于深度学习的Faster R-CNN、YOLO、SSD等。目标检测可以用于物体识别、智能监控、自动驾驶等领域。

3. 图像分割：图像分割是将图像划分成不同的区域或对象的过程。常见的图像分割算法有基于阈值的方法（如全局阈值、自适应阈值）、边缘检测方法（如Canny边缘检测）、区域生长方法、基于聚类的方法（如K-means聚类）以及基于深度学习的语义分割等。图像分割可以用于图像分析、医学影像处理、虚拟现实等领域。

4. 图像描述生成：图像描述生成是根据图像内容生成对图像的自然语言描述。这个任务结合了计算机视觉和自然语言处理领域的技术。常用的方法包括基于CNN和RNN的模型，如Show and Tell、Neural Image Caption等。图像描述生成可以用于图像检索、辅助视觉障碍人士等领域。

根据具体应用需求，你可以选择适合的方法和数据进行图像信息提取。例如，如果你想要进行目标识别，可以使用目标检测算法，并提供包含目标物体的图像数据集进行训练和测试；如果你想要对图像进行语义分割，可以使用相应的算法，并提供带有标注的图像数据集进行训练和测试。通过这些方法和数据分析，你可以获得关于图像中目标物体位置、区域划分、图像特征等有用的信息。