问题
向量是怎么描述图像的颜色、纹理、形状等特征信息的， 请用最简单直白的例子来讲述
回答
下面用简单直白的例子分别说明向量如何描述图像的颜色、纹理、形状特征信息：
颜色特征
想象有一幅简单的小方格画，就像幼儿园小朋友画的那种由不同颜色小方块组成的画。现在把颜色简单分成红、绿、蓝三种。
我们用一个三维向量来描述这幅画的颜色特征。向量的第一个数代表红色方块的数量，第二个数代表绿色方块的数量，第三个数代表蓝色方块的数量。
比如向量 (5, 3, 2) ，这就表示这幅画里有 5 个红色小方块，3 个绿色小方块，2 个蓝色小方块。通过这个向量，我们就能大概知道这幅画的颜色分布情况，红色比较多，蓝色比较少。在实际的图像中，颜色划分会更细致，向量的维度也会更高，但基本原理是一样的。
纹理特征
把图像想象成一块布料，布料上有不同的花纹，这就类似图像的纹理。
假如有两种简单的纹理：一种是密集的小点点，另一种是稀疏的竖条纹。我们用一个二维向量来描述。向量的第一个数表示小点点的 “密集程度”，第二个数表示竖条纹的 “明显程度”。
如果向量是 (8, 2) ，那就说明这块 “布料”（图像）上小点点很密集，竖条纹不太明显。实际的图像纹理会复杂得多，可能会有很多种不同的纹理模式，向量的维度也会增加，用来更精确地描述纹理的各种特征。
形状特征
把图像里的物体想象成简单的几何图形，比如圆形和方形。
我们用一个二维向量来描述图像中物体的形状特征。向量的第一个数表示圆形的 “大小比例”，第二个数表示方形的 “大小比例”。
如果向量是 (0.7, 0.3) ，这意味着图像里圆形物体大约占了 70% 的面积，方形物体大约占了 30% 的面积。通过这个向量，我们能大致了解图像中物体的形状组成情况。在更复杂的图像中，可能会有更多不同的形状，向量的维度就会相应增加，以更准确地描述形状特征。