一、圖像采集
使用專用相機或其他圖像采集設(shè)備，捕獲待處理或分析的物體或場景的圖像。
二、圖像處理與分析
應用各種算法和方法進行圖像預處理、噪聲去除、增強等，以準備進行更高級別的分析。
三、特征提取
從預處理后的圖像中識別關(guān)鍵特征，如邊緣、角點、紋理等，為后續(xù)的物體識別和分類提供數(shù)據(jù)支持。
四、物體識別與分類
基于提取出的特征進行物體識別和分類，以區(qū)分不同類型的物體或識別特定物體。
五、三維重建
使用多視圖或深度傳感器數(shù)據(jù)，對目標場景或物體進行三維建模。
六、動作控制和決策輸出
根據(jù)分析結(jié)果，進行相應的動作控制或生成決策輸出，如物品排序、質(zhì)量檢測等。
常見問答
1. 機器視覺和計算機視覺有什么不同？
機器視覺通常更側(cè)重于實際應用，如工業(yè)檢測或機器人導航，而計算機視覺更側(cè)重于算法和理論研究。
2. 機器視覺適用于哪些行業(yè)？
機器視覺廣泛應用于制造業(yè)、醫(yī)療診斷、交通監(jiān)控、零售業(yè)等多個領(lǐng)域。
3. 機器視覺需要特殊的硬件嗎？
一般需要專用的圖像采集設(shè)備，如工業(yè)相機，以及足夠的計算能力來處理圖像數(shù)據(jù)。
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