特征提取一种维数减少，其有效地代表图像的有趣部分作为紧凑的特征向量。当图像尺寸大而且需要减小的特征表示来快速完成诸如图像匹配和检索的任务时，这种方法是有用的。

功能检测，特征提取和匹配通常相结合，以解决常见的计算机视觉问题，如对象检测和认出，基于内容的图像检索，面部检测和认出和纹理分类。

深度学习型号还可用于自动特征提取算法。其他常见的特征提取技术包括：

• 导向梯度的直方图（猪）
• 加速强大的功能（冲浪）
• 本地二进制模式（LBP）
• 哈尔小波
• 颜色直方图

一旦提取特征，它们就可以使用它们来构建机器学习用于精确对象识别或对象检测的模型。

有关详细信息，请参阅计算机Vision Toolbox™和图像处理工具箱™。两个工具箱都用于马铃薯^®。