怎样学习辨认身边的植物？
如果出行在外，能够随时叫出身边植物的名称，并且讲出与这种植物相关的知识，无疑会增加不少乐趣。但如何能快速准确地认出植物，我个人的体会可以总结为八个字：“大胆辩认，小心核实”。当年举家南迁，本人在几乎对身边植物全不认识的情况下，就是遵循着这一准则，迅速成长为亲朋好友眼中的“植物达人”。
“大胆辩认”是指对自己要有充分自信，见到认识的植物要大胆地讲出它的名字，尽可能地将其相关内容都讲出来。尽管有可能出错，但这将有利于加深印象，即便后来查实错了，你也可以再找机会告知当时在场的朋友，这种状况的结果是大家对你更加尊重，更加信赖。
“小心核实”则是指对一个细节内容都要认真地进行资料查阅或者找专业人士核实。这也是考验自己做事态度的关键。平时一旦发现问题，决不放过。积少成多，渐渐地就会发现认识的植物种类越来越多。识别植物的方法根据每个人的感官敏感度会有所不同，在此先介绍常用的两种方法。
花果法：植物的花和果实是物种遗传特征很保守很不易变化的部位，也是准确鉴定该物种的必要器官。认植物时可以从这些很具特征性的花和果开始，由浅显逐步深入。
比较法：将形态相似的植物放在一起，详细观察比较其各部位特征，寻找出能区别二者的关键特征。如樟科植物 樟和 阴香 二种植物的叶片上均可见离基三出脉，这也是樟科大多数植物共有的特征。
对于植物的认知，从什么方面入手？
想要记住各种植物
只有亲眼看到其外形 用手触摸其质感 闻到它的味道 才能比较牢固的记住
书 我推荐《树木学》 《观赏植物学》 这些都是大学园林系学生的入门书 有插图 很容易看懂
怎样用手机辨认植物
一、华为手机扫一扫识别植物
华为手机具有自带的识别植物的功能。这个功能就藏在华为手机的相机功能里面，你只需要点击进入手机的相机，在更多模式中，找到【智能识物】即可。
然后你只要把摄像头对准你要识别的植物，圈选自己感兴趣的区域，就可以轻松识别出植物的名字和品种啦~
二、小米手机扫一扫识别植物
华为手机有这个功能，小米手机同时也有哦！小米手机有自带的【扫一扫】功能，不仅可以扫码、扫题、扫文档、扫名片等等，更重要的是它可以扫一扫来识别植物哦！
在桌面找到【系统工具】文件夹，点击进入【扫一扫】应用，点击【植物】选项，对准要识别的植物拍照，就能看到识别出来的植物简介啦~
三、QQ扫一扫识别植物
除此之外，QQ也有扫一扫识别植物的功能，这个功能也是在手机QQ的扫一扫功能中，只需要点击右上角的【+】-【扫一扫】就可以进入识别花草的扫一扫界面。我们可以看到扫一扫功能也很全能，各种扫码提取文字图像等都可以进行扫一扫。
把摄像头对准要识别的花草植物，马上就能知道植物的名字啦~点击还可以看详情。
好啦~以上就是关于手机怎么识别植物的方法了，~让小伙伴对你刮目相看哟~如果喜欢这个文章记得点击收藏一下鸭
怎样辨认植物？
叶，一般由叶片、叶柄和托叶三部分组成，某些植物则无托叶或叶柄；凡具有以上三部分的叶，称为“完全叶”；凡缺少其中一或两部分（叶柄或托叶）的叶，称为“不完全叶”。叶上的叶脉若是平行的，则是单子叶植物，若是网状的，则是双子叶植物。花，则是根据是否左右对称，辐射状，它的萼片数，花瓣数，子房上中下位，雄蕊，雌蕊，心皮数等来分类。果实，按是否仅由子房壁发育成分为真果，假果。还可以由果实状态，几心皮，雌蕊种类，有无心室分为单果，聚合果，聚花果，肉果，干果。按果实分植物的类别的话，只有这样了（我知道的），除了当果实成熟后裂开时，种子是不外露的是被子植物，外漏的则是裸子植物。茎，可根据其外形分，大多数种子植物茎的外形为圆柱形，也有少数植物的茎有其他形状，如莎草科植物的茎呈三角柱形，唇形科植物茎为方柱形，有些仙人掌科植物的茎为扁圆形或多角柱形。在木本植物茎的外形上，还可以看到芽鳞痕。
植物物种如何识别
植物是地球上物种数量很多、分布很广泛的生命形式，影响着人类赖以生存的生态系统。植物也是人类生存与发展的重要的资源，是人类生产和生活必需的资源。同时，植物与农业有着密切的联系，而农业作为国民经济的命脉，是一个*赖以生存的基础。因此，开展植物物种的机器识别研究具有重要的现实意义。植物物种分类性状的自动提取将推动植物分类学的发展，植物物种的自动识别有助于提高人们对植物的认识，有利于植物资源的保护和利用。而计算机技术在农业领域的应用多数涉及到作物的特征提取、分类与识别，所以植物物种的机器识别研究将有利地推动信息技术在农业领域的应用。本文的工作正是围绕着植物物种的机器识别的研究，从植物图像的特征提取方法和图像特征的分类来分别进行的。全文的主要工作体现在以下几个方面：
1). 植物图像的预处理。植物图像预处理的难点和重点是植物叶片图像的分割。实际采集的植物图像通常带有背景，必须通过图像分割提取目标后才能进行特征提取等后期工作。对于简单背景下的单叶、多叶片图像，通过图像的灰度统计分析和实验比较发现，使用全局阈值法、局部自适应阈值法、多阈值分割法等的方法可以达到满意的分割效果。对于有复杂背景的叶片图像，尝试使用交互式的主动轮廓模型法和分水岭算法进行图像分割，实验结果表明这两种图像分割算法是可行的和卓有成效的。
2). 叶片图像的形状特征提取。分割后叶片图像的特征提取是实现植物物种机器识别的一个重要环节。无论是对于植物形态学还是进行机器识别，叶片的形状特征都是进行植物分类的重要依据。通过对叶片形状的分析，总结出用于植物物种机器识别和植物数值分类学的8个区域描述几何特征。为提高识别精度，还使用了叶片的不变矩特征。实验结果表明，叶片的区域描述几何特征是进行植物物种识别的显著特征和高效分类特征。另外，叶片的叶缘、叶脉、骨架、裂深等叶片结构特征是植物数值分类学的主要分类性状，也是植物形态学分类的依据，通过数字图像处理技术实现这些性状的自动提取，是计算机辅助植物物种识别的重要内容和必然环节，所以对这些叶片结构特征的自动提取方法也进行了研究。
3). 植物图像的纹理特征提取。纹理信息都是描述与识别植物图像的一项重要指标，对于树皮图像更是很好有效的分类特征。通过两种图像的识别实验比较发现：基于象素灰度值统计的共生矩阵方法、自相关函数方法、游程方法以及直方图方法的识别率普遍比较低；多尺度性Gabor滤波方法和小波分解方法可以获得较高的识别精度；局域二值模式方法的识别效率很好，可以以较少的特征描述获得较高的识别率。而我们提出的Gabor分块局域二值模式方法可以获得很高的识别精度，但需要较大的计算量。
4). 提出了一种启发式径向基概率神经网络全结构优化方法。为在实际应用中加速优化速度，降低优化计算复杂度，首先提出了很小体积覆盖超球和移动平均中心覆盖超球两种算法，用于启发式的从训练样本中快速的初选出径向基概率神经网络的隐中心矢量，然后将粒子群优化算法和ROLSA结合进一步优选隐中心矢量，同时优化核函数控制参数，实现径向基概率神经网络的全结构优化。
5). 在对径向基概率神经网络隐中心和控制参数的几何意义分析的基础上，提出了一种椭球基概率神经网络模型，它可以看作径向基概率神经网络的自然拓展，在网络结构中以全协方差矩阵取代原来的对角协方差矩阵，使之在不同的输入方向上的函数宽度也不同，能够在不增加基函数数目的情况下更好地表征样本数据复杂的分布，并针对椭球基概率神经网络提出一种基于高维空间几何分析算法的超椭球神经元初始化方法。为提高椭球基概率神经网络的性能，提出了一种把粒子群优化算法和梯度下降算法相结合的混合结构优化算法用于椭球基神经元的优选和控制参数的优化。
6). 提出一种基于D-S融合理论的椭球基概率神经网络多分类器融合系统，避免了单一椭球基概率神经网络的分类局限性，减少了寻求单一分类单元结构很优化时的计算复杂度，大大提高了对复杂模式识别问题的分类精度，并将其应用于基于Gabor分块局域二值模式单特征的植物物种识别和基于多特征的植物物种识别。
7). 针对实际中大量存在的变形植物叶片，提出了基于形状匹配的残缺与重叠叶片图像识别方法。首先介绍了叶片形状的多边形近似方法，以及局部多边形特征的描述；然后提出一种改进的动态规划算法来实现残缺叶片的形状匹配与识别；很后将模糊理论与离散粒子群优化算法相结合，提出一种基于模糊离散粒子群优化算法的形状匹配方法，并应用于残缺与重叠叶片的匹配识别。
樟科植物的辨认方法有哪些
樟科植物的识别要点：木本，有油腺； 单叶互生，革质； 花两性，整齐花，轮状排列，花部 3 基数； 花被 2 轮；雄蕊 4 轮，其中1轮退化，药瓣裂；雌蕊 3 心皮组成，子房 1 室， 核果，无胚乳。
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