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。
颜色空间转换：别只盯着RGB
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。
- 用cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)转HSV，然后对H（色相）通道做直方图均衡，能稳定识别红色水果、交通灯等目标
- LAB空间里L是亮度，A/B是色彩分量；做肤色检测时，只在A-B平面上聚类，比在RGB里跑kmeans收敛更快、结果更干净
梯度与纹理特征：不靠深度学习也能抓细节
边缘、方向、粗糙度这些信息，传统方法照样能提得准。
- Sobel或Scharr算子提取x/y方向梯度后，算梯度幅值和方向角，再做方向直方图（HOG雏形），对文字区域定位很稳
- 用skimage.feature.greycomatrix算灰度共生矩阵，导出对比度、相关性、能量、同质性四个统计量——医疗影像里区分良恶性结节，这几个数字比原始像素管用得多
形状描述子：让轮廓自己说话
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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- 轮廓拟合椭圆，拿到长轴/短轴比、旋转角度、离心率——工业质检中判断螺丝是否歪斜，三个数就够了
- 用cv2.matchShapes比对两个轮廓的Hu矩，数值越小越相似；识别手写数字0和8这种易混形状，比模板匹配鲁棒
自适应局部特征：应对光照不均的实用招
全局阈值在阴影/反光区域常失效，局部策略更接地气。
- cv2.adaptiveThreshold用均值或高斯加权法动态算阈值块，扫描文档去阴影、车牌字符增强都靠它
- 结合局部二值模式（LBP）：每个像素用邻域8点与中心比较生成8位二进制码，再统计直方图——人脸活体检测里防照片攻击，LBP特征+简单SVM就能跑通
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？