图像处理中的特征提取是从图像中识别和隔离相关信息或属性的过程，这些信息或属性对于诸如对象识别，图像分类和跟踪之类的任务很有用。这些特征可以是边缘、纹理、拐角或有助于识别图像的重要部分的任何其他不同图案。特征提取的目标是降低图像的复杂性，同时保留进一步分析所需的重要信息。例如，在边缘检测中，应用诸如Canny边缘检测或Sobel滤波器的技术来识别图像的不同区域之间的边界或过渡。在纹理分析中，可以使用诸如局部二进制模式 (LBP) 或Gabor滤波器之类的特征来描述对象的表面特性。一旦提取了特征，它们就可以用于分类，匹配，甚至用于进一步的分析，如模式识别。特征提取降低了图像数据的维数，使其更易于算法管理，并提高了后续过程的速度，例如机器学习分类。在医学图像分析等应用中，特征提取在基于图像中的特定特征识别肿瘤，异常或其他情况方面起着至关重要的作用。
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n-grams是什么，它们在自然语言处理（NLP）中是如何使用的？
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