《Python人脸识别：从入门到工程实践》 ——3.6　图像特征

3.6　图像特征

我们可以通过一个人的面部来识别这个人的身份，虽然我们难以用直白的叙述来表示人们是依据怎样的机制来通过人脸识别人的身份的，但毫无疑问，我们一定是通过某种机制来提取一个人的面部特征，再通过这个面部特征来进行身份识别的。这样也就能够解释为什么子女与父母长得比较像了：这是因为他们的面部特征比较相似，只不过这个面部特征我们难以用语言显式地进行表述罢了。

那么，图像的识别也是一个道理，通过一系列的算法提取出图像的高级特征，这个特征可以通过数学手段进行描述，称为特征描述子。通过提取核心、有用的成分，摒弃无关成分，从而代表了对图像的一种表示。因此这个过程也是一个降维过程。在本节，我们将会介绍几种常见的图像特征描述子。

3.6.1　灰度直方图

对于灰度图像来讲，一张图像由不同灰度值的像素点组合而成，图像中不同灰度值的分布情况是这张图的一个重要特征。图像的灰度直方图描述了图像中不同灰度值的分布情况，能够直观地描述出图像中不同灰度值所占的比例。

灰度直方图具有直观、计算代价低、对线性变换具有不变性、对图像质量不敏感等特点，被广泛地用在图像分割、基于颜色的图像检索、图像分类等图像处理领域。