一、引言

（一）研究背景

在信息爆炸的時代，圖像作為一種直觀、豐富的信息載體，其數量在互聯網上呈現指數級增長。這些圖像數據涵蓋了自然景觀、動植物、工業產品等多個領域，為模式識別、機器學習等研究提供了寶貴的數據源。特別是在植物學研究領域，葉片圖像包含了豐富的物種鑒別特征，如形狀、紋理、脈絡等，對植物分類和物種識別具有重要價值。

傳統的圖像獲取與處理方式存在效率低下、成本高昂等問題。手動收集圖像不僅耗時費力，而且難以形成規模；專業的圖像處理軟件操作復雜，學習成本高。Python 作為一種功能強大的編程語言，擁有豐富的爬蟲工具和科學計算庫，為解決這些問題提供了理想的技術平臺。

Mahotas 作為一款基于 Python 的開源計算機視覺庫，專注于圖像處理和特征提取，尤其在紋理分析、形態學操作等方面具有獨特優勢。將網絡爬蟲技術與 Mahotas 相結合，能夠實現從圖像自動獲取到特征提取的全流程自動化，大幅提高研究效率。

（二）研究意義

本研究的意義主要體現在以下幾個方面：