计算机视觉. 常用的图像特征

以往所学习的机器学习方法，主要针对带有标签的数据集，通过分类器完成学习过程。那么，面对带有标签的图像数据，又该如何进行学习呢？如果能够借助某些特征对图像进行描述，同样可以实现机器学习的目标。因此，接下来将介绍几种常见的图像特征描述方式。（尽管当前已有CNN技术，能够自动完成特征提取工作，但仍有必要了解OpenCV等传统特征提取方法）

特征的描述方式应当依据最终的应用场景进行设计。例如，在某些应用场景中更关注颜色信息，则应选择颜色特征作为描述方式，这种做法缺乏通用性（然而CNN具备自适应能力，可以自动学习到适用于特定场景的特征）。

颜色特征分析

颜色特征定义与解析

在图像检索技术中，色彩特征作为视觉属性被最为普遍地加以应用。

如何描述颜色特征

颜色特征的描述可借助颜色直方图实现。
通过从512x512大小的灰度图像中提取具有k维的颜色直方图，即将256级灰度色彩划分为k个区间，并统计每个区间内所包含的像素点数量，从而完成特征的量化表达。

示例段落标题

    import cv2
    import numpy as np
    img_gray_data = cv2.imread('./images/messi.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    
    hist,