图像可以提取的特征包括但不限于以下几种：
- 颜色特征：包括图像的整体颜色分布、颜色直方图等。
- 纹理特征：利用局部像素的灰度分布、纹理方向、纹理周期等特征。
- 边缘特征：提取图像中明暗变化较大的边缘信息。
- 形状特征：提取目标的轮廓、几何形状。
- 尺度特征：根据目标在不同尺度下的表现，提取目标的尺度信息。
- 深度特征：基于深度图像或多视角图像，提取物体的三维结构信息。
- 光流特征：利用连续帧图像间的像素位移关系，提取目标的运动信息。
- SIFT特征：基于尺度空间极值点检测和局部图像特征描述符，提取具有尺度不变性和旋转不变性的特征。
- HOG特征：基于图像的梯度直方图，提取目标的形状和边缘信息。
- CNN特征：基于卷积神经网络的特征提取方法，可以利用深度学习模型提取高级语义特征。
这些特征可以用于图像分类、目标检测、图像检索等任务。