程序识图原理是指 通过计算机程序来识别和理解图像的过程。其基本步骤包括：
图像预处理
图像的读取：将图像文件从存储介质中读取到计算机内存中。
去噪：去除图像中的噪声，以提高后续处理的准确性。
调整大小：根据需要改变图像的尺寸，以适应不同的应用场景。
特征提取
将图像转换为计算机能够理解的数据表示形式，如像素矩阵或特征向量。
提取图像中的关键特征，这些特征可以是颜色、形状、纹理等。
模型训练
使用机器学习算法来训练模型。常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等。
在训练模型之前，需要对训练数据进行标注，即给每个图像打上标签，表示该图像的类别或含义。标注数据是训练模型的关键，它会影响模型的准确性和泛化能力。
通过训练数据集对模型进行学习，从而建立一个可以用于图像分类或识别的模型。
图像分类或识别
将待识别的图像输入到已经训练好的模型中。
模型根据之前学到的知识，给出对应的输出结果，如图像的类别、对象位置等。
总之，程序识图原理是通过计算机程序对图像进行预处理、特征提取、模型训练和图像分类等一系列步骤，使计算机能够像人类一样理解和解释图像内容。