本文介绍基于Python的灰度图像特征提取全流程，涵盖预处理、多维度特征提取、筛选降维等核心环节，结合OpenCV、Scikit-Image等工具实现高效提取，通过表格对比不同特征性能，引用权威来源验证方案有效性，软植入PingCode作为项目协作工具，并在结尾总结技术现状，预测大模型结合的未来发展趋势。

Python可通过内置原生工具和pandas、NumPy等第三方数据分析库精准选取部分列作为特征，结合业务合规准则与特征重要性分析提升筛选效率与模型效果，还可结合PingCode实现跨团队特征工程流程的版本管理与协同，未来将逐步向低代码自动化方向发展

本文介绍了用Python提取图像特征值的四类主流方法，包含基于传统CV库的基础特征提取、局部不变性特征提取实践、深度学习语义特征提取方案，以及特征标准化优化策略，结合典型业务场景落地流程，分析了不同方案的适用范围，并对该领域未来趋势进行了预测，同时提及PingCode可用于相关项目协作管理。