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　　图片识别的关键因素是什么？因为图片识别方式不同，难度上有所增加，所以在识别别技术上要求更高一些。同时和普通的图片、视频截图等的识别方法有所不同，那么在进行识别时要注意哪些方面的因素呢？

　　图片识别算法设计应注意到2个方面的特点：即图片的格式方面和图片的内容方面。识别算法流程可分为明显的3大阶段：前期预处理阶段，中期切分阶段以及后期分析阶段。其中，后期分析阶段包括模板库建立和识别2种模式。在图片格式方面，图片分辨率都较低，图高一般在20像素左右，图宽一般在50像素~100像素之间。该特点有时会造成相邻字符间距过窄从而难以切分。

　　此外分辨率较小意味着待识别字符本身信息量不大，对匹配算法造成影响。在图片内容方面，通常被加入各种干扰因素。主要包括：各种背景干扰，噪点像素，字体形变和累叠，字符位置随机及个数不定，反色等情况。这些干扰正是为了降低自动识别算法的识别效率，但也应注意到干扰因素对正常用户的网络使用体验的影响。前期预处理阶段在尽可能完整地保留每个字符体的像素信息下，尽可能多地去除图片中的大量干扰像素信息。本质是一个去噪过程，可以在彩色图片阶段进行彩色去噪，在二值转换阶段进行灰度去噪，在黑白图片阶段进行黑白去噪。

　　基于图片上述两个特点，在进行识别的时候就要特别的注意，在算法方面也要针对性，这样才能保证对图片的识别速度以及清晰度、准确度。（内容仅供参考）