特征提取的方法有哪些

特征提取是计算机视觉和图像处理领域的重要任务，其目的是从原始图像中提取有用的信息，常见的特征提取方法包括：1)基于颜色的方法，如颜色直方图、颜色矩等；2)基于纹理的方法，如LBP、HOG等；3)基于形状的方法，如SIFT、SURF等；4)基于结构的方法，如SIFT-L2、SURF-L2等；5)基于深度学习的方法，如卷积神经网络(CNN)，这些方法各有优缺点，适用于不同的场景和需求。