计算机视觉是指:让机器通过数字图像只或视频等视觉信息来模拟人类视觉的过程，以达到对物体的理解、识别、分类、跟踪、重建等目的的技术。它是人工智能领域中的一个分支，涉及图像处理、模式识别、机器学习、深度学习等多个领域。

    随着人工智能和机器学习算法进入了与产业深度融合的阶段，机器视觉技术已广泛应用于人脸识别，自动驾驶、无人机，医学影像分析工业生产等场景，主要运用到以下主流机器视觉技术。
1:图像获取
    图像获取是机器视觉的第一步，涉及使用摄像机或扫描仪获取目标物体的图像。在这个过程中，图像采集卡、摄像机和镜头等设备起到了关键作用。这些设备能够将实际场景转化为数字信号，为后续的图像处理提供基础。
    常见应用:监控系统、无人机、智能摄像头等。
2:图像处理
    图像处理是机器视觉的核心环节，涉及到数字图像的多种运算和处理方法。包括图像滤波、边缘检测、二值化、形态学处理等。这些处理方法能够提取出目标物体的特征，为后续的识别和分析提供依据。
    常见应用:表面缺陷检测、尺寸测量、目标跟踪等。
3:特征提取
    特征提取是从处理后的图像中提取出有意义的信息，如边缘、角点、纹理等。这些特征可以代表目标物体的结构和特点，为分类和识别提供依据。常用的特征提取方法包括SIFT、SURF、HOG等:
    常见应用:人脸识别、物体识别、手势识别等，
4:图像分割
    图像分割是将图像中的目标物体从背景中分离出来，以便于更精确地分析和理解。常用的图像分割方法包括阈值分割、区域生长。边缘检测等。这些方法能够将复杂的场景简化为易于处理的形式，提高后续处理的精度和效率。
    常见应用:医学影像分析、遥感图像处理、目标跟踪等
5:机器学习与深度学习
    机器学习和深度学习是实现自动化识别和分类的关键技术。通过训练大量的样本数据，机器和深度学习算法能够自动地学习到分类和识别的规则，实现对新图像的自动分析和理解。常用的机器学习和深度学习算法包括卷积神经网络(CNN)、支持向量机决策树等。(SVID
常见应用:智能分类、智能推荐、自动驾驶等。
6：总结

    机器视觉技术在日常生活和工业生产中有着广泛的应用前景。从监控系统到自动驾驶，从智能分类到工业检测，机器视觉都发挥着重要的作用。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，机器视觉将会在未来发挥更大的价值，为人类带来更多的便利和安全。机器视觉作为人工智能领域的重要分支，正在不断地改变着我们的生活和工作方式。无论是工业生产还是日常生活，机器视觉的应用都越来越广泛。从智能分类到自动驾驶，从医学影像分析到感图像处理，机器视觉都在发挥着重要的作用。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，机器视觉将会发挥更大的价值，为人类带来更多的便利和安全。