图像处理特征工程是目标导向的多阶段流程：预处理（灰度转换、去噪、校正、归一化）奠定基础；显式提取（边缘/纹理/颜色/HOG）适用于小数据场景；隐式提取（迁移学习、微调）由深度学习自动学习语义特征；后处理（降维、归一化、拼接、截断）提升鲁棒性。
图像处理中的特征工程不是一步到位的操作，而是一套环环相扣、有明确目标导向的流程。核心逻辑是：从原始像素出发，逐步剥离干扰、强化判别信息，最终输出一组稳定、紧凑、对下游任务（如分类、检测、匹配）真正有用的数值表示。
这步不产生“特征”，但决定了后续所有特征的质量上限。
cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)）cv2.GaussianBlur）适合平滑噪声；中值滤波（cv2.medianBlur）更适合去除椒盐噪声cv2.warpAffine）或透视变换（cv2.warpPerspective）先对齐，避免特征错位适用于数据量小、需快速验证、或嵌入式部署等场景。
不再手动设计，而是让CNN等模型在训练中自适应构建特征表达。
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提取出的原始特征向量往往需要再加工才能发挥最大效用。
sklearn.preprocessing.normalize），提升余弦相似度匹配稳定性基本上就这些。流程不是死板顺序，而是根据任务目标动态调整——比如做车牌识别，重点在ROI裁剪+边缘+字符分割；做遥感地物分类，则要加薄云去除、辐射定标等专用预处理。关键不在堆砌技术，而在每一步都清楚“我在为什么信息服务”。
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