機器視覺是壹種利用計算機和特殊的硬件設備來模仿人類視覺系統的技術和領域。它旨在使計算機能夠獲取、處理和理解圖像或視頻數據，以進行各種任務，就像人類使用眼睛和大腦處理視覺信息壹樣。機器視覺結合了計算機科學、圖像處理、模式識別、人工智能和機器學習等領域的知識。
以下是機器視覺的壹些關鍵概念和應用：
圖像獲取和預處理： 機器視覺系統通常使用攝像頭、傳感器或掃描設備來捕獲靜態圖像或動態視頻。在處理之前，這些圖像可能需要進行預處理，如去噪聲、圖像增強或幾何校正。
特征提取： 機器視覺系統通過識別和提取圖像中的特征來理解其內容。這些特征可以包括邊緣、顏色、紋理、形狀等。
目標檢測和識別： 機器視覺可用於檢測和識別圖像或視頻中的特定對象、物體或區域。這包括人臉檢測、車輛識別、物體跟蹤等。
圖像分類和分類： 機器視覺可以將圖像分為不同的類別或類別，例如對圖像進行分類，以區分數字、動物、建築物等。
三維視覺： 除了處理二維圖像，機器視覺還可以用於獲取和處理三維信息，例如用於機器人導航、立體視覺和三維建模。
醫學影像處理： 機器視覺在醫學領域中廣泛用於分析和解釋醫學影像，如X射線、CT掃描和MRI圖像。
工業自動化： 制造業使用機器視覺來進行產品質量控制、缺陷檢測、自動化生產線監控等。
軍事和安全： 機器視覺在軍事領域中用於目標識別、監視和偵察，也用於安全監控系統。
自動駕駛汽車： 機器視覺是自動駕駛汽車的關鍵技術之壹，用於感知和理解周圍環境，以實現自動駕駛。
農業和農業機械： 農業領域使用機器視覺來提高農田管理、作物檢測和農業機械的效率。
機器視覺的發展已經在許多領域產生了深遠的影響，它的應用範圍不斷擴大，有望繼續推動科技和工業的發展。