计算机图像识别是一个将视觉信息进行逻辑分类处理的过程，它涉及到图像数据的采集、预处理、特征提取、分类和识别等多个步骤。这个过程通常包括以下几个关键步骤：
1. 数据采集：计算机图像识别的第一步是获取原始的图像数据。这可以通过摄像头、扫描仪或其他图像采集设备完成。在这个阶段，图像可能包含噪声、失真或不完整的信息，因此需要进行适当的预处理来提高图像质量。
2. 预处理：预处理的目的是改善图像的质量，以便后续的分析和处理。这可能包括去噪、增强对比度、调整亮度和对比度、裁剪、旋转等操作。预处理的目的是使图像更适合后续的分析和处理，例如减少光照变化对识别的影响。
3. 特征提取：在预处理后的图像中，需要提取有用的特征来表示图像内容。这些特征可以是颜色、纹理、形状、边缘等。特征提取的目标是从原始图像中提取出可以代表图像内容的有意义的属性。常用的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、局部二值模式（LBP）等。
4. 分类：一旦获得了足够的特征，就可以使用分类算法对图像进行分类。分类的目的是将图像分为不同的类别，例如动物、植物、建筑物等。分类算法可以根据特征之间的相似性将图像分配到相应的类别。常见的分类算法包括支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络等。
5. 识别：在分类之后，可以使用识别算法进一步确定图像中的特定对象或场景。识别算法可以根据分类结果和特征之间的关系推断出图像中的对象或场景。常见的识别方法包括深度学习、卷积神经网络（CNN）等。
总之，计算机图像识别是一个将视觉信息进行逻辑分类处理的过程，它通过一系列步骤从原始图像中提取有用的特征，然后使用分类和识别算法将图像分配到相应的类别或场景。这个过程对于许多应用，如自动驾驶、医学影像分析、安全监控等都具有重要意义。
