本发明属于图像识别技术领域，具体涉及一种矿物图像识别与分类方法，步骤为：S10：将矿物图片放大并切割成大小相等的子图；对各个子图中的黄铁矿、干酪根和剩余矿物进行分割标注；S20：对S10中分割标注的黄铁矿、干酪根和剩余矿物进行有监督训练学习，得到第一网络模型；S30：对黄铁矿的特征再次进行有监督训练学习，得到第二网络模型；S40：将待识别图片输入第一网络模型得到一次分类黄铁矿、一次分类干酪根和一次分类剩余矿物；将一次分类黄铁矿和一次分类剩余矿物输入第二网络模型，得到二次分类黄铁矿和二次分类剩余矿物。通过二次识别与分类，将第一次分类出来的黄铁矿和剩余矿物再次进行识别与分类，提高了识别黄铁矿的精度。