技术摘要：
本发明公开了一种计算机图像识别方法：将待识别的图像中各个像素点的颜色值提取出来，生成颜色矩阵，并根据颜色矩阵建立各个像素点的坐标；分别对比每一个像素点的颜色值与其周围相邻像素点的颜色值，当该像素点的颜色值与其周围相邻至少一个像素点的颜色值之间的差值  全部
背景技术：
图像识别是人工智能的一项基础技术手段，目前图像识别都是通过将待识别图像 中各个像素点的特征提取出来，与现有图像中各个像素点的特征进行比对，当比对出像素 点的特征的相似程度在设定的范围内的时候，将现有图像中的物品作为待识别图像中的物 品进行输出。这样的识别方法需要进行对每一个对比的图像进行像素点的提取，并进行大 量的对比工作，这样计算机进行运算的时候，就会极大的增加计算的数据量，从而使得计算 机对图像识别的速度非常缓慢。
技术实现要素：
本发明的目的是克服上述现有技术中存在的问题，提供一种计算机图像识别方 法，通过将要识别的图像的像素点进行提取，从像素点中分离出物品的轮廓，再根据物品的 轮廓对物品进行识别，最后输出得到图像中的物品。 为此，本发明提供一种计算机图像识别方法： 将待识别的图像中各个像素点的颜色值提取出来，生成颜色矩阵，并根据颜色矩 阵建立各个像素点的坐标。 分别对比每一个像素点的颜色值与其周围相邻像素点的颜色值，当该像素点的颜 色值与其周围相邻至少一个像素点的颜色值之间的差值不在设定的色差范围的时候，提取 该像素点的在所述颜色矩阵中的坐标，重复该过程直至所有的像素点遍历完毕。 根据上述提取出的所有坐标得到一个或者多个函数。 根据上述得到的函数在图像库中查找，查找得到物品的名称并进行输出。 所述图像库用于存储物品的名称以及对应的函数。 进一步，在对比一个像素点的颜色值与其周围相邻像素点的颜色值的时候，当该 像素点的颜色值与其周围相邻的所有像素点的颜色值之间的差值在均在设定的色差范围 的时候，分别得到该像素点的颜色值与其周围相邻的所有像素点的颜色值之间的差值，并 计算所有的差值的平均数，并将该平均数累加在该像素点的颜色值上并替换像素点的原有 颜色值。 进一步，在上述提取所述像素点的颜色值与其周围相邻至少一个像素点的颜色值 之间的差值不在设定的色差范围的时候，改变该像素点的颜色值为设定的颜色值。 进一步，在通过坐标得到一个或者多个函数的时候： 从所述图像库中选取一个函数。 依次将提取出的所有坐标在该函数中进行验证，当有至少两个坐标满足该函数的 时候，输出该函数。 重复上述过程直至所述图像库中的全部函数被遍历。 3 CN 111582290 A 说　明　书 2/4 页 更进一步，将所述坐标中其中一个数值代入所述函数的对应位置中，得到的数值 与该坐标的另一个数值的差值在设定的误差范围内的时候，认定该坐标满足该函数。 进一步，所述图像库内包含一网络爬虫模块，所述网络爬虫模块用于更新所述图 像库所存储的内容。 本发明提供的一种计算机图像识别方法，具有如下有益效果： 1、通过将要识别的图像的像素点进行提取，从像素点中分离出物品的轮廓，再根 据物品的轮廓对物品进行识别，最后输出得到图像中的物品； 2、将物品的轮廓进行拆分，并将每一段拆分的轮廓通过函数进行表示，并将根据 每一段函数的位置特征，确定物品的种类； 3、将像素点设定范围差值的像素点取周围像素点的均值，这样对图像中的物品进 行识别的时候，同时将图像进行平滑处理，使得图像的显示效果更加柔和。 附图说明 图1为本发明提供的一种计算机图像识别方法的整体流程示意框图； 图2为本发明提供的一种计算机图像识别方法中通过坐标得到一个或者多个函数 的流程示意框图。