识别与传输的机理涉及到计算机视觉、图像处理、模式识别以及通信原理等多个领域。以下是关于图像识别与传输机理的简要概述：

图像识别机理：

图像识别主要依赖于计算机视觉和模式识别技术。其基本原理与人类识别图像的方式类似，但不是依赖感觉与视觉差异，而是基于图像的特征提取和分类。

特征提取：计算机对输入的图像进行预处理，如去噪、滤波等，以改善图像质量。然后，它提取图像的关键特征，如边缘、纹理、颜色、形状等。这些特征可以是全局的，也可以是局部的，取决于识别任务的需求。

分类与识别：提取的特征被送入分类器（如支持向量机、神经网络等）进行训练和学习。分类器通过学习大量样本数据的特征，建立特征与类别之间的映射关系。当新的图像输入时，分类器会根据其特征与已学习的映射关系进行匹配，从而识别出图像的类别。

需要注意的是，图像识别的效率会受到特征提取的准确性和分类器性能的影响。因此，研究者们不断优化算法和模型，以提高图像识别的准确性和速度。

图像传输机理：

图像传输主要涉及通信原理和数字信号处理。其主要目的是将图像数据从源端传输到目标端，同时保证传输的实时性、可靠性和高效性。

图像编码：在传输前，图像数据需要进行编码处理，以减小数据量并适应传输通道的特性。编码过程可能包括压缩、量化、编码等步骤，以去除冗余信息并降低数据率。

传输协议：选择合适的传输协议对图像数据进行封装和传输。这些协议可能包括TCP/IP、UDP等，它们负责数据的打包、路由、错误检测和纠正等功能。

解码与显示：在目标端，接收到的图像数据需要进行解码处理，以还原为原始的图像信息。解码过程与编码过程相反，包括解压缩、反量化等步骤。最后，解码后的图像数据可以在目标设备上显示或进一步处理。

图像传输过程中可能会受到噪声、干扰、丢包等因素的影响，因此需要采取适当的措施来保证传输质量。例如，使用纠错编码、重传机制等技术来降低误码率；采用流媒体传输技术来实现实时传输等。

综上所述，图像识别与传输的机理涉及多个复杂的技术和过程。随着计算机视觉、通信技术和人工智能等领域的不断发展，图像识别与传输的性能和效率将得到进一步提升。