在機器視覺中，常見的圖像特征提取方法主要包括以下幾種：

1. 邊緣檢測：這是一種基礎(chǔ)的圖像特征提取方法，通過檢測圖像中顏色或灰度急劇變化的部分，來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?。?/p>

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

斑點檢測：通過尋找圖像中二階導(dǎo)數(shù)取最大值或最小值的地方來確定斑點特征。

機器視覺中常見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，也常用于圖像識別和匹配中。

5. 紋理特征提取：雖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)的圖像識別、分類和理解提供有力的支持。