一、引言

（一）研究背景

在信息爆炸的时代，图像作为一种直观、丰富的信息载体，其数量在互联网上呈现指数级增长。这些图像数据涵盖了自然景观、动植物、工业产品等多个领域，为模式识别、机器学习等研究提供了宝贵的数据源。特别是在植物学研究领域，叶片图像包含了丰富的物种鉴别特征，如形状、纹理、脉络等，对植物分类和物种识别具有重要价值。

传统的图像获取与处理方式存在效率低下、成本高昂等问题。手动收集图像不仅耗时费力，而且难以形成规模；专业的图像处理软件操作复杂，学习成本高。Python 作为一种功能强大的编程语言，拥有丰富的爬虫工具和科学计算库，为解决这些问题提供了理想的技术平台。

Mahotas 作为一款基于 Python 的开源计算机视觉库，专注于图像处理和特征提取，尤其在纹理分析、形态学操作等方面具有独特优势。将网络爬虫技术与 Mahotas 相结合，能够实现从图像自动获取到特征提取的全流程自动化，大幅提高研究效率。

（二）研究意义

本研究的意义主要体现在以下几个方面：