分析和识别相带图1
编写一个简单的图像识别程序
编写一个简单的图像识别程序图像识别是一种人工智能技术，它借助计算机视觉技术，对所处理的图像进行分析和解释。
图像识别已经广泛应用于许多领域，如医学影像分析、安防监控、交通检测等，并取得了很好的效果。
图像识别的基本流程如下：1.数据收集和准备：首先，需要收集能够代表要识别的对象或场景的图像数据。
这些数据应尽可能地多样化，以便模型能够适应不同的情境。
然后，需要对数据进行预处理，如图像去噪、尺度归一化等，以提高识别的准确性。
2.特征提取：特征提取是图像识别中非常重要的步骤。
它将图像中的关键信息提取出来，并转换为计算机能够理解的形式。
常用的特征提取方法包括卷积神经网络（CNN）、局部二值模式（LBP）等。
这些方法能够根据图像的空间和频域特征，提取图像中的纹理、边缘、形状等信息。
3.模型训练：在完成特征提取后，需要使用机器学习算法来训练模型。
将提取的特征与相应的标签进行匹配，通过监督学习的方法来训练模型。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。
训练模型的目标是使模型能够准确地判断输入图像的类别。
4.模型评估和优化：训练完成后，需要对模型进行评估和优化。
评估模型的性能，通过计算准确率、召回率等指标，判断模型的精度和泛化能力。
如果模型表现不佳，可以通过调整参数、增加数据量、改变算法等方式来优化模型。
5.图像识别应用：在完成模型的训练和优化后，就可以应用图像识别技术来实际识别图像。
将待识别的图像输入到模型中，模型将对图像进行分析，并给出判断结果。
根据判断结果，可以进行相应的后续处理，如物体跟踪、异常检测等。
随着深度学习技术的发展，基于神经网络的图像识别方法已经取得了很大的突破。
深度学习算法能够自动学习图像中的特征，并通过多层次的处理，提高模型的准确性。
其中，卷积神经网络（CNN）是深度学习方法中最常用的图像识别算法之一。
CNN是一种由多个卷积层和池化层构成的神经网络结构。
高中生物有丝分裂和减数分裂图解
有丝分裂和减数分裂图像识别及有关题型的分析归类一、有丝分裂和减数分裂图像的识别的误区1、染色体数目的确定染色体形态可分为单线型和双线型（如下图），当染色体复制完成后，就有单线型变为双线型，无论哪一种形态，染色体的数目都等于着丝点的个数。
只要数清着丝点的个数，染色体的个数就知道了。
2、同源染色体的确定同源染色体的判断依据下面几点：①形态相同，即染色体上的着丝点的位置相同。
②大小相同，即两条染色体的长度相同。
③来源不同，即一条来源于父方，一条来源于母方（通常用不同的颜色来表示）。
④能够配对，即在细胞内成对存在。
对常染色体而言，只有当这四点同时满足时细胞中才含有同源染色体。
但应注意：姐妹染色单体经着丝点分裂形成的两条子染色体不是同源染色体，而是相同染色体。
二、联系图像应明确有丝分裂和减数分裂各个时期的特点各时期的特点如下表各时期的图像如下图三、细化图像判断方法四、与有丝分裂和减数分裂图像相关的题型1、一般图像识别问题----利用上面的识别方法即可例1、下图是某种动物细胞进行有丝分裂和减数分裂部分图，据图回答问题：按先后顺序把有关有丝分裂图的号码排列起来__________________；按顺序把有关减数分裂图的号码排列起来__________________解析：此类题目对于学生来说是图像题中最难得分的，学生不仅要把各个图像准确的识别出，而且还要把它们按正确的顺序排列起来，只要其中一个序号排错，这一步就不得分。
根据上面的视图方法可得：①是减Ⅰ前期，②是有丝中期，③是减Ⅰ中期，④是减Ⅱ中期，⑤是有丝后期⑥是有丝后期，⑦是有丝后期，⑧是减Ⅰ后期，⑨是减Ⅱ后期，⑩是减Ⅱ前期是精细胞，? 有丝前期因此，有丝分裂顺序为：②⑤⑥⑦；减数分裂顺序为：①③⑧⑩④⑨例2、如右图所示是什么时期的分裂图像?解析：此图很多同学都识别错了。
同学们一看染色体为10是偶数，又被拉向两极，就判断为有丝分裂后期。
正确的判断方法是：着丝点分裂，染色体被拉向两极，属于后期，对于后期的图像，我们应看一极的染色体条数5条，奇数，所以为减Ⅱ后期。
超详细!一文讲透机器视觉常用的 3 种“目标识别”方法
随着机器视觉技术的快速发展，传统很多需要人工来手动操作的工作，渐渐地被机器所替代。
传统方法做目标识别大多都是靠人工实现，从形状、颜色、长度、宽度、长宽比来确定被识别的目标是否符合标准，最终定义出一系列的规则来进行目标识别。
这样的方法当然在一些简单的案例中已经应用的很好，唯一的缺点是随着被识别物体的变动，所有的规则和算法都要重新设计和开发，即使是同样的产品，不同批次的变化都会造成不能重用的现实。
而随着机器学习，深度学习的发展，很多肉眼很难去直接量化的特征，深度学习可以自动学习这些特征，这就是深度学习带给我们的优点和前所未有的吸引力。
很多特征我们通过传统算法无法量化，或者说很难去做到的，深度学习可以。
特别是在图像分类、目标识别这些问题上有显著的提升。
视觉常用的目标识别方法有三种：Blob分析法（BlobAnalysis）、模板匹配法、深度学习法。
下面就三种常用的目标识别方法进行对比。
Blob分析法BlobAnalysis在计算机视觉中的Blob是指图像中的具有相似颜色、纹理等特征所组成的一块连通区域。
Blob分析（BlobAnalysis）是对图像中相同像素的连通域进行分析(该连通域称为Blob)。
其过程就是将图像进行二值化，分割得到前景和背景，然后进行连通区域检测，从而得到Blob块的过程。
简单来说，blob分析就是在一块“光滑”区域内，将出现“灰度突变”的小区域寻找出来。
举例来说，假如现在有一块刚生产出来的玻璃，表面非常光滑，平整。
如果这块玻璃上面没有瑕疵，那么，我们是检测不到“灰度突变”的；相反，如果在玻璃生产线上，由于种种原因，造成了玻璃上面有一个凸起的小泡、有一块黑斑、有一点裂缝，那么，我们就能在这块玻璃上面检测到纹理，经二值化（BinaryThresholding）处理后的图像中色斑可认为是blob。
而这些部分，就是生产过程中造成的瑕疵，这个过程，就是Blob分析。
Blob分析工具可以从背景中分离出目标，并可以计算出目标的数量、位置、形状、方向和大小，还可以提供相关斑点间的拓扑结构。
精品文档-数字图像处理(第三版)(何东健)-第1章
第1章 概论
5. 图像分析（Image Analysis 图像处理应用的目标几乎均涉及图像分析， 即对图像中 的不同对象进行分割、 特征提取和表示， 从而有利于计算机 对图像进行分类、 识别和理解。 在工业产品零件无缺陷且正确装配检测中， 图像分析是 把图像中的像素转化成一个“合格”或“不合格”的判定。 在医学图像处理中， 不仅要检测出异变（如肿瘤）的存在， 而且还要检查其尺寸大小。
第1章 概论 图像自动分割是图像处理中最困难的问题之一。 人类视 觉系统能够将所观察的复杂场景中的对象分开并识别出每个物 体。 但对计算机来说， 却是一个非常困难的问题。 由于解 决和分割有关的基本问题是特定领域中图像分析实用化的关键 一步， 因此， 将各种方法融合在一起并使用知识来提高处理 的可靠性和有效性是图像分割的研究热点。
第1章 概论 4. 图像分割（Image Segmentation 把图像分成区域的过程即图像分割。 图像中通常包含多 个对象， 例如， 一幅医学图像中显示出正常的或有病变的各 种器官和组织。 为达到识别和理解的目的， 必须按照一定的 规则将图像分割成区域， 每个区域代表被成像的一个物体 （或部分）。
第1章 概论
（4） 图像数据量庞大。 图像中包含有丰富的信息， 可以通过图像处理技术获取图像中包含的有用信息。 但是， 数字图像的数据量巨大。 一幅数字图像是由图像矩阵中的像 素（Pixel ）组成的， 通常每个像素用红、 绿、 蓝三种颜 色表示， 每种颜色用8bit表示灰度级。 那么一幅1024×768 不经压缩的真彩色图像， 数据量达2.25 MB (1024×768×8×3/8)， 一幅遥感图像的数据量达3240× 2340×4＝30Mb 。 如此庞大的数据量给存储、 传输和处理 都带来巨大的困难。 如果再提高颜色位数及分辨率， 数据量 将大幅度增加。
3-1-危险有害因素识别和分析
危险、有害因素识别和分析
某些固态化学物质一旦点燃将迅速燃烧，例如 镁，一旦燃烧将很难熄灭；某些固体对摩擦、撞击 特别敏感，如爆炸品、有机过氧化物，当受外来撞 击或摩擦时，很容易引起燃烧爆炸，故对该类物品 进行操作时，要轻拿轻放，切忌摔、碰、拖、拉、 抛、掷等；某些固态物质在常温或稍高温度下即能 发生自燃，如白磷若露置空气中可很快燃烧，因此 生产、运输、储存等环节要加强对该类物品的管理 ，这对减少火灾事故的发生具有重要意义。
危险、有害因素识别和分析
1.1 按导致事故和职业危害的直接原因分类 《生产过程危险和有害因素分类与代码》 ( GB/T13861-92），分为6大类，37个小类。6大类 为： •物理性危险、有害因素—15类； •化学性危险、有害因素—5类； •生物性危险、有害因素—5类； •心理、生理性危险、有害因素—6类； •行为性危险、有害பைடு நூலகம்素—5类； •其他危险、有害因素—4类。
因此，闪点是液体可以引起火灾危险的最低温 度，液体的闪点越低，它的火灾危险性越大。
危险、有害因素识别和分析
按照我国危险化学品分类标准体系，闭杯闪点等于或低于 61C°的都归类为易（可）燃液体。 易燃液体的闪点，随其浓度变化而变化。例如，乙醇水溶 液中乙醇含量为80％、40％、20％、5％时，其闪点分别为 19℃、26.75℃、36.75℃、62℃。当含量在3％时，没有闪燃 现象。 两种易燃液体的混合物的闪点，一般在这两种液体闪点之 间，并低于这两种物质闪点的平均值。 某些固体，如樟脑和萘，也能在室温下挥发或缓慢蒸发， 因此也有闪点。 闭杯法测定的是饱和蒸气和空气的混合物，而开杯法蒸气 与空气自由接触，所以闭杯法闪点测定值一般要比开杯法 低几度。基于以上原因，开杯法测定值比闭杯法更接近实 际情况。
共线性问题的识别和处理 (1)
一、表现
1、整个模型方差分析结果P<a 但个自变 量的偏回归系数的统计学检验结果确P>a 2、专业上认为应该有统计学意义的自变 量检验结果确无统计学意义 3、自变量的偏回归系数取值大小甚至符 号明显与实际情况相违背，难以解释。 4、增加或删除一个自变量或一个记录， 自变量偏回归系数较大变化。
5、变异构成（Variance Proportion) 回归模型中各项（包括常数项）的变异 被各主成份所能解释的比例，即各主成 份对模型中各项的贡献。如果某个主成 份对两个或多个自变量的贡献均大（如 大于0.5)。说明这几个变量间存在一定程 度的共线性。
二、解决方法
1、逐步回归 2、岭回归 3、主成份分析 4、路径分析（通经分析）
二、识别
1、容忍度（Tolerance) 等于1减去该自变量为反应变量（Y),因变 量选择其他自变量（X)所得到的线性回 归模型的决定系数R2。 T越小，共线性 越严重。一般地T<0.1时,存在严重的共 线性。 T=1- R2
2、方差膨胀因子（Variance inflation factor VIF)等于容忍度的倒数。VIF越大， 多重线性问题越大，一般认为VIF不应大 于5，对应容忍度的标准也可放宽不大于 10. VIue) 对模型中常数项及自变量计算主成份， 如果自变量间存在较强线性相关性 则前 几个主成份值较大，而后几个主成分较 小，甚至接近0.
4、条件指数（Condition Index)等于最 大的主成份与当前主成份的比值的算术 平方根。因此，第一主成份相对应的条 件指数总为1.同样，如果几个条件指数 较大（如大于30）则提示存在多重共线 性。
实验4配合物键合异构体的制备及用红外光谱对其进行分析与鉴别1
实验4配合物键合异构体的制备及用红外光谱对其进行分析与鉴别1. 实验目的 1.1 掌握键合异构的基本概念。
1.2 通过[Co(NH 3)5NO 2]Cl 2和[Co(NH 3)5ONO]Cl 2的制备，了解配合物的键合异构现象。
1.3利用红外光谱图分析与鉴别键合异构体。
2 实验原理键合异构体是配合物异构现象中的一个重要类型。
配合物的键合异构体是由同一个配体通过不同的配位原子跟中心原子配位而形成的多种配合物。
其分为两种情况，一种是由同一配体在与不同的中心原子形成配合物时，用不同的配位原子与中心原子相配位，这种异构体叫做配位键合异构体。
另一种是配合物中的中心原子和配体组成完全相同，而只是与中心原子相结合的配位原子不同，这是真正的键合异构体。
通常把这两种异构体统称为键合异构体。
生成键合异构体的必要条件是配体的两个不同原子都含有孤对电子。
如果一种配体中具有两个配位原子，则就有出现键合异构现象的可能，常见的配位体有：亚硝酸根离子（NO 2-和ON ＝O -）、氰根离子(CN -和NC -)、硫氰酸根离子(SCN -和NCS -)、亚砜R 2SO 中的硫和氧可分别成键。
例如，当亚硝酸根离子通过N 原子跟中心原子配位时，这种配合物叫做硝基配合物，而通过O 原子跟中心原子配位时，这种配合物叫做亚硝酸根配合物。
同样，硫氰酸根离子通过S 原子跟中心原子配位时，叫做硫氰酸根配合物，而通过N 原子跟中心原子配位时，叫做异硫氰酸根配合物。
红外光谱是测定配合物键合异构体的最有效的方法。
每一基团都有它自己的特征频率，基团的特征频率是受其原子质量和键的力常数等因素所影响的，可用下式表示：1212k υπμ⎛⎫= ⎪⎝⎭式中ν为频率，k 为基团的化学键力常数，μ为基团中成键原子的折合质量。
由上式可知，基团的化学键力常数k 越大，折合质量μ越小，则基团的特征频率就越高。
反之，基团的力常数越小，折合质量越大，则基团的特征频率就越低。
用例图1
够决定出哪些人将会与系统进行交互。
书面的规格说明和其它项目文档（如会谈备忘录等） 需求研讨会和联合应用开发会议的记录：这些会议的参 与者通常是很重要的，因为他们在组织中所代表的角色 就是可能与系统发生交互的参与者。 当前过程和系统的培训指南及用户手册：这些东西中经 常会有潜在参与者。
24
•
如何寻找系统的参与者（2/2）
如ATM柜员机系统中，银行后台系统就是一个
参与者； 2）硬件设备：如果系统需要与硬件设备交互时， 如在开发IC卡门禁系统时，IC卡读写器就是一 个参与者；
3）时钟：当系统需要定时触发时，时钟就是参与
者
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识别参与者：考勤卡系统
开发者：谁将使用这个应用程序？ 客 户：所有用它来记录可记帐以及不可记帐的工时的雇员 …… Employee 开发者：现在考勤卡应用程序是什么样的？ 客 户：每半个月就用一个Excel表格来记录。每个雇员都将通过他的表 格填好，然后用电子邮件发给我。这个表格相当标准：纵向是收费项目 代码，横向是日期。雇员可以在每个条目上填写说明。 开发者：这个收费项目代码可以从什么地方得到？ …… 开发者：谁来管理收费项目代码？ Administrativ 客 户：嗯，必要的时候由我（业务经理）来添加这个代码。而每个经 e User 理总会告诉他的下属应该填写什么。 ……
例子：学生注册课程系统
• 某大学准备开发一个学生课程注册系统：
– 学生使用该系统查询新学期将开设的课程和讲课教师情况，选择自己要 学习的课程进行登记注册，并可以查询成绩单 – 教师使用该系统查询新学期将开设的课程和选课学生情况，并可以登记 成绩单 – 注册管理员使用该系统进行注册管理，包括维护教师信息、学生信息和 课程信息等 – 在每个学期的开始，学生获得该学期的课程目录表，课程目录表列出每 门课程的所有信息，诸如基本信息、教师、开课系和选课条件等 – 新学期开始前两周为选课注册时间，在此期间学生可以选课注册，并且 允许改变或取消注册申请，开学两周后注册管理员负责关闭课程注册。 每个学生可以选择不超过4门课程，同时指定2门侯选课程以备主选课程 未选上。每门课程最多不能超过10人，最少不能低于3人，低于3人选课 的课程将被取消。一旦学生的注册过程完毕，注册系统将有关信息提交 收费系统以便学生付费。如果在实际注册过程中名额已满，系统将通知 学生在提交课程表之前予以更改 – 在学期结束时，学生可以存取系统查看电子成绩单。由于学生成绩属于 敏感信息，系统必须提供必要的安全措施以防非法存取
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曲流河砂体沉积
曲流河是以弯曲的单一河道特征，比辫状河坡降小，河深大，宽深比小，一 般 发育于下冲积平原（泛滥平原），三角洲沉积之上和辫状河之下。整个沉积过程是 凹岸不断剥蚀，凸岸不断沉积，从而形成点坝。曲流河最重要的沉积过程与河流的 侧移有关。凹岸受到侧蚀垮塌，同时凸岸产生沉积，导致河道弯曲度增大。这一过 程不断进行，变在每个曲流段的凸岸沉积了一个个点坝， 点坝内各个侧积体之间经常披覆一些间洪期的泥质薄层， 这是识别点坝的重要标志，也是影响曲流河沉积 砂体非均质性的重要因素。
河道为达到平衡状所表现 从侵蚀到沉积的过程 （据D．Laing，1991）
顺直河道中流速变化的示意图 （据D．Laing，1991） 箭头表示流支的方向，其长短代表其流速
顺直河的水流结构（据Allen，1964） 箭头表示流支的方向，寮线为主水流，虚线为次水流
不 同 河 型 及 伴 生 的 微 地 貌
沙柳河
布哈河
河道摆动频繁、曲率大
沙柳河的辫状河沉积体系主要可以划分为河床滞留砾
石层（分布于流水河道和干涸河道）、心滩（包括部分地 貌单元的边滩）和河漫滩沉积（主要分布于心滩上部）三 个亚相。
河道宽、浅，水流湍急。主河道流 量大，流速高，常年流水，沉积物粗。 浅河道流量小，流速缓，沉积物以 细砾粗砂为主。 砾石呈定向叠瓦状排列，最大扁平 面指向河流上游方向，倾角较大，长 轴平行水流分布（这一点为判断古水 流方向提供了重要依据）。
河床砾石呈迭瓦状排列
PI3辨状河剩余油综合描述
辫状河单砂体识别方法
PI3河道砂体和心滩砂体测井响应
辫状河道和心滩的发育模式
（据Fish 和Brown（1972），修改）
辫状河：宽而浅，河道被很多心滩分割，水流绕着心滩不断分叉和汇合，心滩和河道都
辨状河砂体剩余油分布模式
3
三级界面
4
四级界面
5
五级界面
黑山上观察布哈河曲流河段 --曲率大，边滩发育
倒淌河入耳海前10km处典型曲流河段
截弯取直——牛轭湖
布哈河入湖前20公里的曲流河段
松花江－拉林河
点 坝
顺直河砂体沉积
顺直河是弯曲度很小，河岸比较稳 定的单一河道河流。顺直河一般发育在 河岸较坚固的地区，入湖三角洲的分流 河因河流能量占主导地位，也常呈顺直 型。一般顺直河比较少见，仅在短距离 存在。
三角洲前缘亚相
水下分流河道
分流间湾
水下天然提
水下决口扇
分流河口坝
远砂坝
前缘席状砂
密西西比河鸟足状三、 堤决口扇
2 三角洲前缘 3 三角洲平原 4 前三角洲
1 分支河道、 堤决口扇 2 三角洲平原 3 三角洲前缘 4 前三角洲
内 前 缘 相
枝状三角洲内前缘砂体 过渡状三角洲内前缘砂体 坨状三角洲内前缘砂体
在凸岸，底流 在侧向运动中强度 逐渐减弱，从而引 起了碎屑物质的分 异作用。在点坝下
部比较靠近河心的
部位，沉积较粗的 颗粒，上部离河心较远， 沉积较细的物质。因此曲流河砂体沉积的韵律性主 要是以下粗上细的正旋回为主。
边滩沉积亚相及沉积特征
边滩是曲流河最主要的流水 堆积地貌，是河床侧向迁移作用 的必然产物，也称边滩砂坝沉积。 从布哈河观察，边滩沉积厚 度近似于河床的深度；其宽度则 决定于河流的大小和河流弯曲程 度，河流大或弯曲程度大，边滩 发育宽阔；在边滩下部，比较靠 近河心的部位，沉积的是较粗粒 物质，在离河心较远的边滩上部， 沉积的是较细粒的物质。
曲流河的模式及微地貌特征
天然堤
泛滥 平原
点坝体
同期曲流河沉积的曲流 带砂体，其侧向连续性与河
道宽度和弯曲度有关。不同
成因单元之间曲流带的连通 程度，则受沉积速率、沉降 速度和河流改道的频率之间 的相对大小所控制。沉积速 率相对较快，沉降速率相对 较慢时，易于形成大面积分 布的砂体，侧向连通较好； 反之则易形成孤立砂体，侧 向连通较差。
外 前 缘 相
稳定型外前缘席状砂体 过渡型外前缘席状砂体 不稳定型外前缘席状砂体
分流平原相高弯曲分流砂体 分流平原相低弯曲分流砂体
分流平原相顺直分流砂体
枝状三角洲砂体
过渡状三角洲砂体
坨状三角洲砂体
稳定外前缘席状砂
不稳定外前缘席状砂体
分析和识别沉积相带图
辫状河砂体沉积
特点： 1、河床：辫状河形成于坡降大、流量 变化大、河岸抗蚀性差的环境，一般在 河流上游位置，多发育于冲积扇与曲流 河之间。 2、水流：水浅流急，很不稳定。宽且 浅，心滩众多，洪水时汪洋一片，枯水 期河汊密布，水流散乱，甚至难以辨认 主流所在。 3、沉积：心滩沉积，变化迅速，泥质 沉积少，心滩和河道都不稳定，河流迁 移变化大，心滩移动、改造迅速。是一 条宽浅的河流，河道被很多心滩分割， 水流成多河道绕着心滩不断分叉、汇合。
辫状河 不稳定的、浅的辫状河道 曲流河 高弯度、单河道 网状河 稳定的、高弯度多河道
辫状坝
宽阔的辫状带
旋涡坝（点坝）
牛轭湖
天然堤明显
宽阔的湿地
高弯曲分流砂体
低弯曲分流砂体
顺直分流砂体
三角洲相及其沉积体系
三角洲相
三角洲平原亚相
三角洲平原亚相
分流河道 分流河道间
三角洲前缘亚相
前三角洲亚相
天然提
决口扇
剩余油分布于： （1）非主体带局部砂体渗透率偏低部位。 （2）注入井处于河间部位，与河间砂接壤的河道边部。 （3）河道内心滩砂体。 （4）辫状河道内不稳定夹层隔挡处。
辫状河沉积微相模式图
大 同 辫 状 河 沉 积 模 式 图
心滩发育
单个心滩分成两股水流
心滩的发育形成多个小水道
沉积物成分复杂，粒序复杂,发育交错层 理、槽状交错层理。
美国阿拉斯加的现代辫状河
沙柳河的坡降较大（大于1/150m），流 速急（流速为1.4m/s ），河流一方面侵蚀河 床，一方面快速堆积阻塞河床，在河道中间堆 积成滩（心滩），使水流分成两路形成两个新 河道。滩的不断反复形成，河道不断分岔，形 成了辫状河流。河床宽度平均有2km左右，微 地貌单元分为河道、干涸河道、河心滩和不发 育的边滩。 干涸河道有别于废弃河道，当水位较高时 是流水的水道；另外当一条非主流的岔道阻塞 时，心滩则与侧向的边滩连结起来，变成边滩 的组成部分，许多边滩实际上是心滩。