图像特征工程需紧扣下游任务需求，关键技巧包括：HSV/LAB颜色空间转换提升光照鲁棒性；梯度与灰度共生矩阵提取纹理细节；椭圆拟合与Hu矩描述形状；自适应阈值与LBP应对局部光照变化。
图像特征工程不是调几个库就完事，关键在理解每一步对后续任务（比如分类、检测）的实际影响。下面这些技巧，都是实际项目里反复验证过、见效快又不容易踩坑的。
RGB对光照敏感，做分割或聚类容易翻车。试试HSV或LAB——前者把亮度和色度拆开，后者更接近人眼感知。
边缘、方向、粗糙度这些信息，传统方法照样能提得准。
二值图里抠出目标后，光存mask太浪费。用数学描述代替像素，省空间还抗缩放。
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全局阈值在阴影/反光区域常失效，局部策略更接地气。
基本上就这些。不复杂但容易忽略：所有特征都要和你的下游任务对齐——分类重判别性，检测重定位能力，分割重边界连续性。动手前先问一句：我提这个特征，到底想告诉模型什么？
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