植物是地球生物圈的重要组成部份,人类欲要开发和利用植物首先就要能识别它。然而地球上植物种类众多,一个人需经很长时间的学习和积累才能具备该项技能。目前经典植物分类学人才匮乏,开发一种实用的植物快速识别技术无论是应用于教学还是对社会公众进行科普教育都是有必要的,而植物计算机识别的关键在于不同种类植物特征的提取。近年来有许多研究人员都在进行利用计算机提取植物叶片特征的研究,通过对叶形、叶脉、叶片纹理或叶片图像频域上的特征进行提取和分析达到最终识别植物种类的目的。本文研究了植物叶片图像特征提取的进展与现状,然后结合经典植物分类学知识将植物叶片形状梳理和划分为叶片整体形状、叶尖、叶基、叶缘4类,并分别赋予不同的特征参数。最后通过开源的OpenCV图像函数库实现了植物叶片样本图像的预处理、图像分割和特征提取。本文所介绍方法的基本思想是按照符合植物分类学的原理对叶片形状进行细分,然后提取各局部的特征参数,这有别于以往提取叶片图像综合特征参数的思路,为今后进行植物识别时采取递进式逐级识别的方式奠定了基础。本文利用开源图像函数库OpenCV对所介绍方法进行了实现,为快速搭建叶片图像处理和特征提取的实验平台提供了参考和借鉴。此外本文还介绍了正确的叶片样本采集方法以及有利于获取清晰叶片图像的方法。