在機(jī)器視覺(jué)中，常見(jiàn)的圖像特征提取方法主要包括以下幾種：

1. 邊緣檢測(cè)：這是一種基礎(chǔ)的圖像特征提取方法，通過(guò)檢測(cè)圖像中顏色或灰度急劇變化的部分，來(lái)確定物體的輪廓和邊界。

2. 顏色特征提?。?/p>

顏色直方圖：用以反映圖像顏色的組成分布，即各種顏色出現(xiàn)的概率，是常用的顏色特征提取方法。

顏色矩：利用線性代數(shù)中矩的概念，將圖像中的顏色分布用其矩表示，也是一種有效的顏色特征提取方法。

3. 幾何特征提取：

關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)：如Harris角點(diǎn)、FAST角點(diǎn)等，用于檢測(cè)圖像中的特定幾何形狀或結(jié)構(gòu)。

斑點(diǎn)檢測(cè)：通過(guò)尋找圖像中二階導(dǎo)數(shù)取最大值或最小值的地方來(lái)確定斑點(diǎn)特征。

機(jī)器視覺(jué)中常見(jiàn)的圖像特征提取方法是什么

4. 局部特征提?。?/p>

SIFT（尺度不變特征變換）：一種常用的局部特征提取方法，能夠在不同尺度和旋轉(zhuǎn)下保持特征的不變性。

SURF、ORB等其他局部特征提取方法，也常用于圖像識(shí)別和匹配中。

5. 紋理特征提?。弘m然上述要求中未直接提及具體的紋理特征提取方法，但在實(shí)際應(yīng)用中，如Gabor濾波器、LBP（局部二值模式）等都是常用的紋理特征提取技術(shù)。

這些方法可以單獨(dú)使用，也可以結(jié)合使用，以提取更豐富的圖像特征信息，為后續(xù)的圖像識(shí)別、分類和理解提供有力的支持。