摘要
叶类蔬菜是人们日常饮食的重要组成部分，其种类繁多，形态各异。
快速准确地识别叶类蔬菜种类对农业生产管理、市场交易和消费者选购都具有重要意义。
传统的叶类蔬菜分类主要依靠人工识别，效率低下且易受主观因素影响。
随着计算机视觉和机器学习技术的快速发展，基于图像识别的叶类蔬菜分类方法逐渐成为研究热点。
其中，颜色和形状特征是叶类蔬菜重要的视觉特征，能够有效地表征不同种类叶类蔬菜之间的差异。
本文综述了基于颜色和形状特征的叶类蔬菜分类研究进展，首先介绍了叶类蔬菜分类的相关概念，然后分别从颜色特征提取、形状特征提取和分类器选择等方面对现有研究方法进行了详细分析，并对不同方法的优缺点进行了比较，最后总结了该领域存在的问题并展望了未来的研究方向。
关键词：叶类蔬菜分类；颜色特征；形状特征；图像识别；机器学习
1.1研究背景
叶类蔬菜是指以植物的叶片、叶柄、叶芽为主要食用部分的蔬菜，富含多种维生素、矿物质和膳食纤维，是人们日常饮食中不可或缺的重要组成部分。
随着人们生活水平的提高，对叶类蔬菜的需求量不断增加，同时也对叶类蔬菜的品质和种类提出了更高的要求。
1.2叶类蔬菜分类的重要性
叶类蔬菜种类繁多，不同种类的叶类蔬菜在形态特征、营养价值、生长环境和食用方法等方面存在较大差异。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
