在机器视觉中，常见的图像特征提取方法主要包括以下几种：
1. 边缘检测：这是一种基础的图像特征提取方法，通过检测图像中颜色或灰度急剧变化的部分，来确定物体的轮廓和边界。
2. 颜色特征提取：
颜色直方图：用以反映图像颜色的组成分布，即各种颜色出现的概率，是常用的颜色特征提取方法。
颜色矩：利用线性代数中矩的概念，将图像中的颜色分布用其矩表示，也是一种有效的颜色特征提取方法。
3. 几何特征提取：
关键点检测：如Harris角点、FAST角点等，用于检测图像中的特定几何形状或结构。
斑点检测：通过寻找图像中二阶导数取最大值或最小值的地方来确定斑点特征。
4. 局部特征提取：
SIFT（尺度不变特征变换）：一种常用的局部特征提取方法，能够在不同尺度和旋转下保持特征的不变性。
SURF、ORB等其他局部特征提取方法，也常用于图像识别和匹配中。
5. 纹理特征提取：虽然上述要求中未直接提及具体的纹理特征提取方法，但在实际应用中，如Gabor滤波器、LBP（局部二值模式）等都是常用的纹理特征提取技术。
这些方法可以单独使用，也可以结合使用，以提取更丰富的图像特征信息，为后续的图像识别、分类和理解提供有力的支持。
