如题，想用：
决策树、朴素贝叶斯和SVM这三个传统机器学习算法，对github上的garythung的垃圾数据集进行识别分类。
1.但是对于图像预处理的特征提取有点云里雾里的，应该选取什么特征比较好啊？看了很多大神分享的博客，发现大家都是图像预处理之后，选择神经网络CNN进行训练的，无需特征提取。
所以有点困惑，了解到的有HOG,SIFT特征。
2.对于传统的机器学习算法，一定要进行特征提取吗？一些颜色特征、边缘特征也可以吗？这些颜色边缘一类的特征如何进行提取呢？也是使用opencv吗？
万分感谢万分感谢
