典型的 python工具链 为：

• 使用PIL读取图像
• 将它们转换成Numpy数组
• 使用Scipy的图像过滤器（线性和等级，形态）来实现您的解决方案

至于 形状的区别
，我将通过查看背景的形状来获得其轮廓。然后，我将使用角点检测算法（例如，Harris）来检测角点的数量。三角形有3个角，正方形有4个，无笑脸。这是Scipy的Harris拐角检测的python
实现。

编辑：

正如您在评论中提到的那样，博客文章中没有介绍产生算法所需的高斯核的函数。这是Scipy
Cookbook中此类功能的示例（btw的参考资料）：

def gauss_kern(size, sizey=None):
    """ Returns a normalized 2D gauss kernel array for convolutions """
        size = int(size)
        if not sizey:
            sizey = size
        else:
            sizey = int(sizey)
        x, y = mgrid[-size:size+1, -sizey:sizey+1]
        g = exp(-(x**2/float(size)+y**2/float(sizey)))
        return g / g.sum()