您好，有什么需要帮助的吗？
首先我们要了解它的识别过程是怎样的，首先对原始图像进行预处理，然后提取特征值，经过模式分类，zui后输出识别结果。它的组成部分如下：
第一部分是图像信息的获取。它相当于对被研究对象的调查和了解，从中得到数据和材料，对图像识别来说就是把图片、底片和文字图形等用光电扫描设备转换为电信号以备后续处理。
第二部分是图像的预处理。这个处理过程的工作包括采用数字图像处理的各种方法来消除原始图像的噪声和畸变，消减无关特征而加强图像的系统感兴趣的特征，如果图像包含多个目标的，还要对图像进行分割，将其分为多个每个只包含一个目标的区域。
第三部分特征提取。通常能描述对象的元素很多，为了节约资源，节省计算机存储空间、机时、特征提取费用，在满足分类识别正确率要求的条件下，按某种准则尽量选用对正确分类识别作用大得特征，使得用较少的特征就能完成分类识别任务。这项工作的表现为减少特征矢量的维数、符号、串字符数或简化图的结构。
第四部分是判决或分类。即依据所提取的特征，将前一部分的特征向量空间映射到类型空间，把相应原图归属已知的一类模式，相当于人们从感性认识升到理性认识而做出结论的过程。第四部分与特征提取的方式密切相关，它的复杂程度也依赖于特征提取的方式，例如，类似度、相关性、zui小距离等等。其中前三部分是属于图像处理范畴，第四部分为模式识别范畴。我们也把预处理和特征提取部分称为低级处理，而判决和分类部分称为高级处理。其中，每一阶段都会对识别结果产生严重影响，所以每一阶段都应争取尽可能完美的结果。
所以，总的说来，图像识别的目的就是研制采用某种仪器或设备，自动处理某些信息，代替人完成分类和辨识的任务，并且能够快速而准确地进行图形识别。