实际需求分析完了，数据准备完了，到这里重头戏来了，往往也是大家的兴趣所在。
重点：
数据预处理，选方法，各种调试，特征工程，不断实验。
特征工程
特征提取
图像特征提取方法分类
基于手工设计的特征提取方法：如SIFT、SURF、HOG、LBP等，这些方法通过对图像的局部特征、纹理、形状等方面进行描述，从而提取出图像中的重要特征。
基于卷积神经网络的特征提取方法：卷积神经网络（CNN）可以自动从原始图像中学习到高级特征，例如边缘、纹理、形状等，通过在CNN的不同层提取特征，可以得到更高级别的特征表示。
基于特征编码的方法：如Bag-of-Words (BoW)、Fisher Vectors和VLAD等方法，这些方法主要是对图像进行聚类，将图像中的局部特征用一些可视化单词来代表。
基于深度学习的方法：包括自编码器、深度玻尔兹曼机、卷积自编码器、变分自编码器等方法，这些方法通过学习输入图像的低维度表示，从而得到更加鲁棒和有效的特征。
基于形态学操作的方法：通过对图像进行腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等形态学操作&#
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