在计算机视觉领域，如何精准地从图像中提取关键信息是研究的核心问题之一。今天就来聊聊三种经典的图像特征提取方法——HOG特征、LBP特征和Haar特征，它们就像是图像处理界的三大神器！✨

首先登场的是HOG特征（Histogram of Oriented Gradients），它通过计算并统计图像局部区域的梯度方向直方图，广泛应用于行人检测等领域。接着是LBP特征（Local Binary Patterns），它以像素为中心，用邻域像素值与其进行比较，构建出纹理特征，特别适合于人脸检测等任务。最后压轴的是Haar特征，通过类似黑白相间的矩形模板，捕捉图像中的边缘、线性和对比度变化，是AdaBoost算法的重要基础，在物体识别中大放异彩！🔍💻

这三大法宝各有千秋，但共同推动了计算机视觉技术的发展，让机器“看懂”世界成为可能！👀🔍