形状识别
幼儿园形状识别教案
幼儿园形状识别教案一、教学目标1、让幼儿能够识别常见的几何形状，如圆形、正方形、三角形、长方形。
2、培养幼儿观察和比较的能力，能够区分不同形状的特征。
3、通过游戏和活动，激发幼儿对形状的兴趣，提高他们的参与度和积极性。
二、教学重难点1、重点认识圆形、正方形、三角形、长方形的基本特征。
能够正确区分不同的形状。
2、难点理解形状的概念，不被颜色、大小等因素干扰。
能够在日常生活中发现和识别不同的形状。
三、教学方法直观教学法、游戏教学法、实践操作法四、教学准备1、各种形状的实物，如圆形的盘子、正方形的手帕、三角形的积木、长方形的书本等。
2、形状卡片，包括圆形、正方形、三角形、长方形。
3、彩色纸、剪刀、胶水。
4、绘制有不同形状的图片或拼图。
五、教学过程1、导入（约 5 分钟）教师展示一个装满各种形状物品的盒子，引起幼儿的好奇心。
提问幼儿：“小朋友们，猜猜看盒子里装了什么？”2、认识形状（约 15 分钟）教师依次从盒子中拿出圆形的盘子，问幼儿：“这是什么形状呀？”引导幼儿观察盘子的边缘是圆圆的，没有角，告诉幼儿这是圆形。
拿出正方形的手帕，让幼儿观察手帕的四条边一样长，四个角都是直角，这就是正方形。
拿出三角形的积木，指出积木有三个尖尖的角，三条边，这是三角形。
最后拿出长方形的书本，让幼儿比较长方形和正方形的不同，长方形的两条长边一样长，两条短边一样长，四个角也是直角。
3、巩固形状认知（约 10 分钟）教师展示形状卡片，让幼儿说出卡片上的形状名称。
玩“形状猜猜猜”的游戏，教师描述形状的特征，让幼儿猜出是什么形状。
4、动手操作（约 15 分钟）给每个幼儿发放彩色纸、剪刀和胶水。
教师示范如何用剪刀剪出圆形、正方形、三角形和长方形。
让幼儿自己动手剪一剪，然后用胶水将剪好的形状贴在白纸上，组成一幅有趣的图画。
5、寻找生活中的形状（约 10 分钟）教师引导幼儿观察教室，找出教室里有哪些物品是圆形、正方形、三角形或长方形的。
识别物体形状
识别物体形状物体形状是我们日常生活中经常接触的概念，它可以帮助我们理解物体的特征和属性。
准确识别物体形状对于我们认识世界和进行各种活动都至关重要。
在本文中，我们将探讨一些识别物体形状的方法和技巧。
一、观察物体外观特征观察物体的外观特征是最常用的识别物体形状的方法之一。
首先，我们需要仔细观察物体的轮廓线。
轮廓线可以帮助我们判断物体的整体形状。
例如，如果一个物体的轮廓线是圆形，那么我们可以判断它是一个圆形物体。
如果轮廓线是矩形，我们可以判断它是一个矩形物体。
除了观察轮廓线外，我们还可以通过观察物体的边缘、角和曲线等特征来进一步确定物体的形状。
二、测量物体尺寸除了观察外观特征，测量物体的尺寸也是一种识别物体形状的有效方法。
通过测量物体的高度、宽度、长度等尺寸数据，我们可以进一步了解物体的形状。
例如，如果一个物体的高和宽相等，那么我们可以判断它是一个正方形。
如果高大于宽，我们可以判断它是一个长方形。
通过测量物体的尺寸，我们可以更加准确地识别物体的形状。
三、比较物体特征除了观察和测量外，比较物体特征也是一种有效的识别物体形状的方法。
我们可以将待识别的物体与已知形状相比较，找出它们之间的相似之处或者差异之处。
例如，我们可以将一个物体与圆形、方形、三角形等已知形状进行比较，从而确定它的形状。
通过比较物体的特征，我们可以更加准确地进行形状识别。
综上所述，识别物体形状是一项很重要的技能，它可以帮助我们认识世界和进行各种活动。
通过观察物体的外观特征、测量物体的尺寸和比较物体的特征，我们可以准确地识别物体的形状。
在日常生活中，我们可以通过多次练习和实践来提高自己的形状识别能力。
希望本文提供的方法和技巧能够对大家有所帮助。
谢谢阅读！。
中药形状鉴别
中药形状鉴别
中药的形状鉴别是识别和辨别中药材的重要方法之一。
常见的中
药形状有以下几种：
1. 果实类：如枸杞、枣等，通常是圆形或椭圆形，表面色泽鲜艳，有光泽。
2. 根茎类：如黄芪、山药等，通常为不规则的块状，外表多有
纵横不一的皱褶。
3. 茎类：如川芎、草果等，通常为带有分支的直立形状，表面
纵向开裂，质地坚硬。
4. 叶类：如罗汉果、菊花等，通常为扁平的片状，边缘多呈波
浪状，颜色鲜艳。
5. 花类：如金银花、桑叶等，通常具有花瓣和花蕊等明显的特征，形状各异。
6. 植株类：如麻黄、甘草等，通常为干燥后的整体植株或根系，形状多样。
在进行中药形状鉴别时，可以仔细观察中药的外观特征，如形状、颜色、大小、质地等，结合中药材辨识的常规方法和规范，进行鉴别。
同时，对于不熟悉的中药材，可以参考中药辞典、中药鉴别书籍等权
威文献进行对照，避免鉴别错误。
第8章 形状描述与识别
第8章 形状描述与识别描述形状特征参数的方法主要有两类：基于区域的特征参数和基于边界的特征参数。
8.1 区域描述参数区域特征参数主要是通过区域内的所有像素点的集合来获得对形状特征参数的描述。
这些参数可以是几何参数，也可以是密度参数，还可以是区域的二维变换（如傅立叶变换和小波变换）系数或能量谱等。
对于形状特征的描述，人们已提出了许多方法，比较典型的有不变矩法、傅立叶描述子、边缘直方图法、小波重要系数法、小波轮廓表示法、几何参数法等。
1．基于区域的不变矩对于二维连续函数 ()y x f ,，其 ()q p +阶矩定义为(,),0,1,2,p q pq m x y f x y dxdyp q ∞∞-∞-∞==⎰⎰（8-3）根据唯一性定理说明，如果 ()y x f ,分段连续，且只在 xy 平面的有限部分有非 0值，则所有各阶矩皆存在，并且矩序列 pq m 唯一地由 ()y x f ,所确定。
反之，pq m 也唯一地确定了()y x f ,。
()y x f ,的中心矩可表示如下：dxdy y x f y y x x q p pq ),()()(--=⎰⎰∞∞-∞∞-μ（8-4）式中1000m x m =，0100my m=。
对于数字图像，用求和代替积分：∑∑--=xyq p pq y x f y y x x ),()()(μ（8-5） ∑∑=xyq p pq y x f y x m ),(（8-6）零阶矩∑∑=xyy x f m ),(00为()y x f ,的均值，对于二值图像即为区域的面积。
∑∑=xyy x xf m ),(10，∑∑=xyy x yf m ),(01除以零阶矩00m 后得：10010000,m m x y m m ==是图像的重心坐标。
中心矩是反映图像相对于重心分布的度量。
例如，20μ和02μ分别表示图像围绕通过重心的垂直和水平轴线的惯性矩；30μ和03μ可以度量图像对于垂直和水平轴线的对称性等。
形识别游戏培养幼儿对像和形状的观察和辨认能力
形识别游戏培养幼儿对像和形状的观察和辨认能力幼儿时期是孩子们认识世界的关键阶段。
他们需要通过多种活动来培养对于环境中不同事物的观察和辨认能力。
形识别游戏是一种有趣而有效的方法，可以帮助幼儿学会辨认和区分不同的形状和物体。
通过参与这些游戏，幼儿能够提高对形状和对象的认知能力，增强观察力以及思维发展。
本文将探讨形识别游戏对幼儿发展的重要性，并提供一些简单而富有创意的游戏示例。
形状识别游戏可以帮助幼儿认识和辨认各种几何形状，如圆形、方形、三角形等。
一种简单的形识别游戏是通过观察并辨认不同形状的卡片。
可以制作一组由不同形状的卡片组成的卡牌游戏，然后让幼儿选择相匹配的形状。
例如，给幼儿展示一个圆形的卡片，然后让他们从其他卡片中选择一个相同的圆形卡片。
这种游戏可以激发幼儿的注意力和观察力，帮助他们学会辨认和区分各种形状。
除了几何形状，形识别游戏还可以帮助幼儿学习和辨认各种物体。
例如，可以准备一组不同的玩具或图画，并让幼儿从中选择一个特定的物体。
这可以通过给孩子提供图片或物体，并口头指示他们选择相应的物品来实现。
通过这种游戏，幼儿可以提高对不同物体的观察和辨认能力，培养他们对周围环境的认知。
另一种形识别游戏是使用拼图游戏。
拼图游戏可以帮助幼儿认识和辨认各种形状。
可以选择适合幼儿年龄的简单拼图，并鼓励他们将拼图片段放置到正确的位置。
这种游戏可以帮助幼儿学会形状的轮廓和结构，并训练他们的手眼协调能力。
通过不断参与拼图游戏，幼儿的观察和辨认能力将得到进一步提高。
另外，形识别游戏也可以通过户外活动进行。
例如，在花园或公园中安排一个形状搜寻游戏。
可以在不同的地方隐藏不同形状的物体或卡片，并让幼儿寻找它们。
通过参与这种活动，幼儿可以在游戏中锻炼他们的大肌肉运动，并提高对形状的观察和辨认能力。
综上所述，形识别游戏对幼儿的发展有着积极而重要的影响。
通过这些游戏，幼儿能够提高对不同形状和物体的观察和辨认能力，培养他们的注意力和思维发展。
了解计算机视觉技术中的形状识别算法
了解计算机视觉技术中的形状识别算法计算机视觉是一门研究计算机和摄像机之间的交互，目标是让计算机能够通过摄像机来获取图像信息，并进行处理和理解。
形状识别算法是计算机视觉中一种重要的技术，它可以帮助计算机识别和理解图像中的各种形状。
形状识别算法的目标是根据输入的图像数据，找出其中的各种形状并进行分类。
形状识别算法可以用于许多实际应用中，比如工业检测、智能交通、医疗诊断等领域。
下面将介绍一些常见的形状识别算法。
首先，最简单的形状识别算法是基于图像的边缘检测。
边缘是图像中两个不同区域的交界处，通常是明显的灰度或颜色值变化。
图像中的边缘可以通过一些算法来识别，比如经典的Canny边缘检测算法。
该算法通过对图像进行平滑、计算梯度和非极大值抑制等步骤，能够准确地检测出图像中的边缘。
其次，还有一种常见的形状识别算法是基于图像轮廓的识别。
轮廓是图像中一个连续的边界，可以通过对图像进行边缘检测并进行形态学处理得到。
在得到轮廓后，可以通过计算轮廓的形状特征来进行分类。
比如，可以计算轮廓的长度、宽度、面积等特征，然后使用机器学习算法训练分类模型进行识别。
另外，还有一种常见的形状识别算法是基于特征描述子的。
特征描述子是一种用来描述图像中局部特征的向量，可以通过检测图像中的关键点，并对这些关键点进行描述来得到。
常见的特征描述子算法有SIFT、SURF和ORB等。
这些算法能够提取出图像中的关键点，并计算出关键点的特征向量，然后可以通过比较特征向量的相似度来进行形状匹配和识别。
此外，还有一些基于深度学习的形状识别算法也被广泛应用。
深度学习是一种通过训练大量数据和多层神经网络来学习特征和分类模型的方法。
在形状识别中，可以使用深度学习来学习形状的特征表示和分类模型。
比如，可以使用卷积神经网络（CNN）来提取图像的特征表示，然后通过全连接层进行形状分类。
在实际应用中，根据具体的任务需求可以选择不同的形状识别算法或者将它们结合起来使用。
关于形状辨认的教案
关于形状辨认的教案在幼儿园的课堂上，形状辨认是非常重要的基础教育。
不能仅仅利用电脑或者学习软件就能学得好，让孩子们动手实践是一个必要的过程。
本文将介绍一份形状辨认的教案，帮助教师更好地教授孩子们形状辨认的知识。
第一步：认识形状目标：教导幼儿园孩子们认识基本的几何形状，如：圆形、三角形、正方形和长方形。
教具：白板、彩笔、不同形状的图形卡片、糖果1. 利用白板和彩笔展示圆形、三角形、正方形和长方形等基本形状。
2. 介绍每个形状的特点，如：长方形有四个直角，正方形的四条边等长。
3. 把每个形状的图形卡片分别放在白板上。
4. 让幼儿园孩子们看到每个形状的糖果，然后让他们选择与图形相同形状的糖果吃掉。
第二步：形状识别目标：教导幼儿园孩子们开始区分不同的形状。
教具：白板、不同形状的图形卡片、兴趣课件。
1. 让每个孩子都拿到不同的形状卡片，然后把卡片放在白板上，以便让他们的同学看到。
2. 给孩子们展示一个兴趣课件，让他们尝试找到在课件中出现的那些形状。
3. 让孩子们通过在白板上寻找和与卡片相同的形状来玩游戏。
第三步：形状分类目标：教导幼儿园孩子们学会使用不同的属性和形状来分类。
教具：白板、不同形状的图形卡片、宝宝游戏。
1. 让孩子们把卡片按不同颜色分类，并放在白板上。
2. 列出如下几个问题：哪些形状有四个直角?哪些形状有三条边?哪些形状有四条等长的边?3. 让幼儿园孩子们站在相应的形状卡片旁边，展示分类好的形状。
4. 让孩子们一起来玩宝宝游戏，比如把圆形放在一个篮子里，把其他形状放在另一个篮子里。
当举办者叫出某个形状时，站在圆形旁边的孩子们就可以把他们的圆形卡片放到一个大盒子里，并赢得一张小卡片作为奖励。
第四步：形状练习目标：让幼儿园孩子们能够识别和辨认各种不同的形状。
教具：不同形状的图形卡片，白板、游戏仪表板、演示几何形状视频。
1. 让每个孩子都拿到不同的形状卡片，并分别命名。
2. 利用游戏仪表板和演示几何形状视频展示形状，以及它们的属性。
halcon形状识别原理
halcon形状识别原理Halcon形状识别原理一、引言形状识别是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它可以通过对图像中的形状进行分析和识别，实现对不同物体的自动识别和分类。
Halcon是一种强大的机器视觉软件库，它提供了丰富的形状识别算法和工具，可以帮助开发者快速实现形状识别功能。
二、Halcon形状识别原理Halcon的形状识别原理基于模板匹配和形状匹配两种方法。
1. 模板匹配模板匹配是一种常用的形状识别方法，它通过将已知形状的模板与待识别图像进行匹配，从而找到最佳匹配结果。
Halcon中的模板匹配算法包括灰度匹配、彩色匹配和形状匹配等。
其中，形状匹配是一种基于二值图像的匹配方法，它通过将待识别图像和模板图像进行二值化处理，然后计算它们的形状特征，最后进行形状匹配，找到最佳匹配结果。
2. 形状匹配形状匹配是Halcon独有的形状识别方法，它是一种基于模板匹配的改进算法，可以更好地解决形状变化、光照变化等问题。
形状匹配的原理是将待识别图像和模板图像进行灰度化处理，然后计算它们的形状特征，包括区域面积、周长、中心距等。
接着，通过计算形状特征之间的相似度，找到最佳匹配结果。
三、Halcon形状识别应用Halcon形状识别广泛应用于工业自动化领域，例如产品质量检测、物体定位和识别等。
下面以产品质量检测为例，介绍Halcon形状识别的应用过程。
1. 数据采集需要采集一组有标记的产品样本图像作为训练数据，包括合格品和不合格品。
这些图像可以通过相机进行实时采集，也可以从图像数据库中获取。
2. 数据预处理对于采集到的图像数据，需要进行预处理，包括去噪、灰度化、二值化等操作。
预处理可以提高形状识别的准确性和效率。
3. 模板创建根据合格品的图像样本，可以创建一个或多个形状模板。
模板可以是二值图像，也可以是轮廓点集等形式。
模板的创建可以通过手动标记或自动提取等方式实现。
4. 形状匹配在进行形状匹配之前，需要设置一些匹配参数，如匹配算法、相似度阈值等。
形状识别游戏
形状识别游戏形状识别游戏是一种益智游戏，旨在让参与者通过观察和分析不同的图形，以识别和区分它们之间的差异。
这种游戏可以锻炼大脑的观察力、注意力、逻辑思维和空间认知能力，提高对图形形状特征的敏感度和识别能力。
下面将介绍形状识别游戏的规则和几个常见的形状识别游戏实例。
一、形状识别游戏的规则形状识别游戏的规则相对简单，基本上可以通过视觉的方式进行。
参与者需要观察提供的一系列图形，然后对这些图形进行分析和比较，找出它们之间的相似性和差异性。
常见的形状识别游戏包括找出相同形状、找出异形、找出缺失形状等。
二、形状识别游戏实例1. 找出相同形状在这个游戏中，参与者需要观察一系列图形并找出相同形状的图形。
可以通过颜色、大小、排列等各种方式来比较图形，找到相同形状的图形并标记出来。
这个游戏可以帮助参与者提高对形状的辨别和对细节的敏感度。
2. 找出异形这个游戏的目标是在一系列相似形状中找出一个与其他形状不同的异形。
参与者需要观察形状的细节，注意形状的曲线、角度、边缘等特征，以找出与其他形状不同的异形。
这可以帮助参与者培养以细微差异为基础的形状辨别能力。
3. 找出缺失形状这个游戏需要观察一系列图形，并找出每个图形中缺失的形状。
参与者需要注意形状之间的组合和对比，发现缺失的形状并标记出来。
这个游戏可以帮助参与者提高对形状的整体感知和对细节的关注。
三、形状识别游戏的益处形状识别游戏不仅仅是一种娱乐方式，还有许多益处。
首先，它可以锻炼大脑的观察力和注意力，通过观察和比较形状，帮助参与者提高对细节的敏感度。
其次，形状识别游戏可以促进空间认知能力的发展，培养参与者对不同形状和结构的理解和感知。
最后，这种游戏可以激发逻辑思维，帮助参与者发展问题解决能力和推理能力。
总结：形状识别游戏是一种富有挑战性和益智性的游戏，它可以帮助参与者锻炼观察力、注意力、逻辑思维和空间认知能力。
通过观察和分析不同的形状，找出它们之间的相似性和差异性，形状识别游戏可以提高参与者对形状特征的敏感度和识别能力。
《形状教学》教案：如何培养学生的形状识别能力？
一、引言形状教学是儿童学习过程中非常重要的一部分，形状教学能够帮助儿童形成系统的思维能力和分析能力，促进其发展。
教师们需要掌握一定的形状教学知识和技能，这样才能更好的教授孩子们形状教育。
本文将介绍如何培养学生的形状识别能力。
二、从哪些方面进行形状教学形状教学可以从以下几个方面进行：（1）形状基本名称的学习：教会儿童基本形状名称，比如：圆、三角形、正方形、长方形等，让孩子们对常见形状有了形状概念。
（2）形状分类的学习：基于形状的相似性和差异性，将形状分类教给儿童，让他们具备分类的观念。
（3）形状的辨别：教授儿童如何分辨不同的形状，比如对于圆形和椭圆形，教授儿童对圆形和椭圆形的不同点进行分辨。
（4）形状的应用：让孩子们看到生活中的形状，比如一些日常生活中常见的形状，如饼干、橘子、篮球等等，通过观察生活中的各种形状，可以增强孩子们的形状认知能力。
（5）形状的创造：让孩子们通过自己的创造，来发掘出新颖的形状，这会促进儿童的创造力，也会进一步加深对形状的理解。
三、如何进行形状教学针对以上面向，本文将介绍如何进行形状教学：（1）注意引导学生思考在形状教学中，我们更倾向于引导学生思考，而不是直接告诉他们答案。
比如，在教孩子们学习正方形时，老师可以问孩子们：“怎么才能分辨一个四条边相等的矩形是正方形呢？”带着孩子们一起思考，这种引导学生思考的方式可以让孩子们逐渐产生认知，并掌握更多新知识。
（2）注重比较要求孩子们逐渐地开始比较，帮助孩子们理解任意两个物体之间的相似性和差异性。
比如，在教学中，可以先让孩子们将形状进行分类，要求他们逐渐地发现相似的形状。
（3）个案分析法通过个案分析法，让孩子们深刻地认识一个概念。
在形状教学中，我们可以采用这种方法，比如在教学椭圆形、圆形时，可以通过举例子让孩子们分辨两者，帮他们逐渐地区分出圆形与椭圆形的区别。
（4）利用视觉图形进行教学视觉图形对于孩子们来说是最直观的认知方式。
在教授孩子们形状时，可以放映形状图片，这样更容易让孩子们更好地认识形状。
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专题2：基于形状特征的目标识别
形状识别的一般流程:形状提取、形状特征提取和分类识别。
一、形状提取
形状提取的处理流程：
1、预处理：
A、图像的灰度变换是图像增强处理技术中一种非常基本、直接的方法,它主要针对独立的像素点进行变换处理,而无须考虑其它因素,在处理时通过改变原始图像数据所占据的灰度范围而使其灰度分布满足一定的要求,并且丝毫不会改变图像像素点之间的相互空间关系。
常用的方法主要有三种：
1）灰度级修正
针对图像成像不均匀（如曝光不均匀，使图像半边暗半边亮），对图像逐点进行不同程度的灰度级校正，目的是使整幅图像灰度均匀。
2）灰度变换
针对图像某一部分或整幅图像曝光不足而使用的灰度级变换，其目的是增加图像灰度对比度。
常用的灰度变换方法有图像反转、线性灰度变换、分段线性灰度变换、灰度窗口变换等，如图：
3）直方图修正
能够使图像具有所需要的灰度分布，从而有选择地突出所需要的图像特征，来满足人们的需要。
灰度级的直方图就是反映一幅图像中的灰度级与出现该灰度概率之间关系的图形。
直方图的均衡化就是一种常用的直方图修正法，它通过把一已知灰度分布的图像经过一种变换，使之演变成一幅具有均匀灰度概率分布的新图像。
B、图像平滑是一类局部预处理方法,主要用于抑制图像噪声,它利用了图像数据的冗余性。
局部图像平滑可以有效地消除冲击噪声或表现为窄带的退化。
新值的计算基于某个邻域中亮度的平均。
平滑有造成图像中明显边缘变的模糊的问题,因此我们将集中考虑能够保持边缘的平滑方法。
1）邻域平均法
2）中值滤波
2、形状提取（分割）：
通过分割区域来提取形状主要是基于区域的某种“一致性”,在实际图像中,如:灰度,纹理,光流等分布的一致性。
这种一致性构成的特征可用于区分图像的各个区域。
1）基于边缘检测的方法
图像边缘是图像最基本的特征，边缘在图像分析中起着重要作用。
所谓边缘，是指图像局部特性的不连续性。
灰度或结构等信息的突变处称为边缘，例如：灰度级的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等。
从本质上说，边缘常常意味着一个区域的终结和另一个区域的开始。
边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对象与背景间的交界线。
图像灰度的变化情况可以用图像灰度分布的梯度来反映，因此可以用局部图像微分技术来获得边缘检测算子。
经典的边缘检测方法是对原始图像中像素的某小邻域来构造边缘检测算子。
边缘检测的原理是：由于微分算子具有突出灰度变化的作用，对图像进行微分运算，在图像边缘处其灰度变化较大，故该处微分计算值较高，可将这些微分值作为相应点的边缘强度，通过阈值判别来提取边缘点，即如果微分值大于阈值，则为边缘点。
2）基于阈值选取的方法
阈值法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。
图像阈值分割利用了图像中要提取的目标物与其背景在灰度特性上的差异，把图像视为具有不同灰度级的两类区域（目标和背景）的组合，选取一个合适的阈值，以确定图像中每一个像素点应属于目标还是背景区域，从而产生相应的二值图像。
1. 整体阈值法：
它是用一个全局阈值来实现图像二值化。
该方法对质量较好的图像（如双峰直方图）有效。
这种方法运算简单，易于理解，但适应性不强。
2. 局部阈值法：
由当前象素灰度值与该象素周围点的局部灰度特征来确定图像的阈值。
常把原图像划分为不相交的小块，将各块图像的灰度值作为该部分图像的阈值。
这种方法可处理质量较差的图像。
3. 动态阈值法：
它是局部阈值法的改进方法。
它的阈值不仅仅取决于该象素及其周围象素的灰度值，还和该象素的位置有关。
这种方法适应于图像质量不好的图像的二值化，但它运算量大，运算速度慢。
3）基于区域生成的方法
阈值分割可以认为是将图像由大到小进行拆分，而区域生长则相当于有小到大对像素进行合并。
区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成一个区域。
实质就是将具有“相似”特性的像素元连接成区域。
这些区域是互不相交的，每一个区域都满足特定区域的一致性。
具体实现时，先在每个分割的区域找一个种子像素作为生长的起始点，再将种子像素周围邻域中与种子像素相同或相似性质的像素（根据某种事先确定的准则来判定）合并到种子像素所在的区域中。
直到所有满足条件的像素都包括进来了，一个区域就长成了。
实际应用区域生长法时，需要有以下3 个步骤：
（1）确定选择一组能正确代表所需区域的起始点种子像素。
（2）确定在生长过程中将相邻像素包括进来的准则。
（3）确定区域生长过程停止的条件或准则。
3、提取后处理：
形态学运算是针对二值图像而依据数学形态学(MathematcialMorpholgoy)的集合论发展起来的图像处理方法。
二、形状特征提取
过图像的前期处理，我们获得了目标的形状，为了进一步对目标做分析和识别，必须通过对目标的形状作定量和定性的分析来得出正确的结论，这些结论是建立在目标形状的某些特征描述的基础上的。
为了识别某一目标，我们必须对目标的形状进行描述，即提取形状的某些特征来表示该目标。
为了能区分不同形状的物体,保证识别的正确性,我们希望这些特征相对不同的形状有较大的差异,而对同一物体,对其在图像中的不同位置、大小和方向的变化保持不变,即具有平移(Translation)、旋转(Rotation)、尺度(Scale)不变性(RST不变性)。
好的描述具有如下性质:
1)宽域:能描述许多类的实体;
2)唯一性:对域中每个不同的成员有唯一的表达;
3)数据保持性:即能根据描述恢复出初始形状的真实表示;
4)稳定性:小的扰动不会使描述产生大的变化;
5)简易性:实现简便,实时性。
1、基于全局的简单几何性特征:
面积、周长、长轴、短轴、主轴方向、凹凸面积、紧密度、实心度、偏心率
1）离心率：区域的离心率定义为它的主轴和短轴的比,它区分不同宽度目标的能力比较强。
长而窄的物体和短而宽的物体偏心率差别很大。
2）实心度：当形状有一个或多个明显的凹凸时,实心度就是一个非常有用的特征,可以刻画一个区域的凹凸性。
任意集合O的凸壳H就是包含集合O的最小凸包,实心度定义为在H同时也在集合O中像素的数目的比率。
实心的目标和空心的目标在实心率上差别很大。
3）紧密度：紧密度是在一定程度上描述区域紧凑型的全局性形状测度,由
给出。
当形状为圆时,紧密度为最小值1,它是一个旋转、尺度、平移不变量,又是一个非矢量的数值。
2、基于变换域的特征：
矩、Fuorier描述子、小波描述子
1）矩
区域的矩表示把一个归一化的灰度级图像函数理解为一个二维随机变量的概率密度。
这个随机变量的属性可以用统计特征—矩(Momnet)来描述。
通过假设非零的像素值表示区域,矩可以用于二值或灰度级的区域描述。
(p十砂阶矩不依赖于尺度、平移、旋转、甚至灰度级上的变换,由下式给出:
在数字图像中我们计算求和式:
其中x、y、i、了是区域点的坐标(在数字图像中的像素坐标)。
如果我们使用中心矩,可以
取得平移不变性,
其中xc和y。
是区域重心(质心)的坐标,它可以有下面的关系来得到:
在二值情况下, m00表示区域面积。
尺度不变性的特征也可以在尺度中心矩ηpq中得到(尺度变换x`=αx,y`=αy。
由上式求出一组归一化的中心矩ηpq，通过代数恒等变换,我们可以求得下式的一组7个具有RST不变性的特征(注意Ф7只具有ST不变性):
2）边界Fourier描述子：
假设C是复平面上的封闭曲线(边界)。
以逆时针沿着这个曲线保持恒定速度移动,得到一个复函数z(t),这里t是时间变量。
速度应该选择为使得环绕边界一周的时间为2π;然后沿曲线做多次遍历得到一个周期为2π的周期函数。
这就允许Z(t)的傅立叶表示:
级数的系数T n称为曲线C的傅立叶描述子。
考虑将曲线距离、对照于时间会更有用,
其中L是曲线长度。
傅立叶描述子T n由
给出。
描述子受曲线形状及曲线初始点的影响。
对于数字图像数据,边界坐标是离散的而
函数或Z（t）不是连续的,这样当采用直角坐标表示时,一条由(2N c+l)个采样点组成的长度
为L的封闭曲线可用下面的傅立叶级数表示:
【这部分公式太多了整理也不大有用想结合代码简单介绍吧你代码什么样子我回头再把这部分重新整理下】
三、分类识别
述子的组合即为模式,特征在有关模式识别的著作中经常被用于表示一个描述子。
在获得表述形状模式后,将面临模式识别的问题。
1）最小距离分类器
2）BP神经网络分类器
【这部分蛮复杂的你可以看看论文简单介绍吧理解无能。
】
另有补充的一些内容关于：
图像处理的三个层次、图像识别的两个方法（统计、结构）有必要嘛？在另一份草稿里。