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图像的构成：我们常说的“图像由什么组成”并非指图像中的可见元素，而是指图像的光学构成。具体来说，图像由众多带有不同色彩和亮度级别的基本像素点组成。

图像的识别：计算机在初始状态下只能识别像素点的基本信息，这与生物的视觉过程相似。生物能够区分物体，是因为它们的神经系统对原始图像进行了处理。计算机的图像识别过程也涉及将原始光学信息进行逻辑分类处理。

图像识别的关键点：图像识别编程是对原始图像点信息的综合处理。图像识别包括轮廓识别、特征识别、色彩识别、材质识别以及物体识别等。通常，我们根据颜色和亮度等信息推断物体的轮廓，然后通过轮廓数据来判断轮廓内包含的是什么物体或特征。轮廓识别是关键，因为无论是特征识别还是物体识别，都离不开轮廓及其对应的逻辑数据处理。材质识别则依赖于物体的反光程度，同样需要轮廓识别和逻辑数据的支持。

图像识别编程的重点：在编写图像识别程序时，应着重关注视觉数据的逻辑处理，而不是传统意义上的图像概念。这意味着我们需要参考人类识别图像时的逻辑判断依据，从而制定出正确的编程思路。

图片编程的注意事项：在进行图片编程时，应避免将简单的处理复杂化。同时，明确识别图像的目的，并确定可以忽略细节的程度。尽量避免非必要的信息干扰，这对于需要快速识别内容的项目尤其重要。