机器视觉可以分为三个主要部分：
图像采集
摄像头类型：数字摄像头可以直接将图像转换为数字信号，而模拟摄像头则需要通过模数转换器将图像转换为数字信号。数字摄像头具有更高的分辨率和更快的传输速度，因此在机器人视觉中应用更为广泛。
摄像头参数：摄像头的参数包括分辨率、帧率、曝光时间、增益等。分辨率决定了图像的清晰度，帧率决定了图像的流畅度，曝光时间和增益则决定了图像的亮度。
摄像头安装：摄像头的安装位置和角度对图像采集的质量有很大影响。在机器人视觉中，需要根据机器人的工作场景和任务需求，合理选择摄像头的安装位置和角度。
光源：光源对图像采集的质量也有很大影响。在机器人视觉中，需要根据具体的应用场景选择合适的光源，例如在进行物体识别时，可以使用结构光或激光扫描等技术来提高图像的对比度和清晰度。
图像处理
图像预处理：包括灰度化、滤波、边缘检测等操作。
特征提取：涉及图像中的关键信息的提取。常见的特征提取方法包括SIFT、SURF、ORB等。
图像分割：将图像划分为不同的区域或对象的过程。常见的图像分割方法包括阈值分割、边缘分割、区域生长等。
图像匹配：将采集到的图像与已知的图像进行比较，以确定它们之间的相似性或差异性。常见的图像匹配方法包括模板匹配、特征匹配等。
图像理解
物体识别：涉及对图像中物体的识别和分类。物体识别可以用于机器人导航、物体抓取等应用。
场景理解：涉及对图像中的场景进行分析和理解。常见的场景理解方法包括场景分类、场景分割、场景重建等。
机器视觉方法的类型
机器视觉方法可以根据其特点和应用领域进行分类。以下是几种常见的机器视觉方法类型：
单目视觉
特点：只使用一个视觉传感器。在成像过程中由于从三维客观世界投影到二维图像上，从而损失了深度信息。这是此类视觉系统的主要缺点，尽管如此，单目视觉系统由于结构简单、算法成熟且计算量较小，在自主移动机器人中已得到广泛应用。
双目视觉
特点：模拟人类双眼处理环境信息的方式，通过两个摄像机从外界采集一幅或多幅不同视角的图像，从而建立被测物体的三维坐标。双目视觉技术大致分为机械臂视觉控制、移动机器人视觉控制、无人机无人船视觉控制等方向。
多目视觉
特点：采用三个或三个以上摄像机，三目视觉系统居多，主要用来解决双目立体视觉系统中匹配多义性的问题，提高匹配精度。多目视觉系统最早由莫拉维克研究，他为“StanfordCart”研制的视觉导航系统采用单个摄像机的“滑动立体视觉”来实现。
视频分析与处理
特点：涉及在视频序列中进行运动分析、行为识别、事件检测等任务。常见的方法包括光流、动作识别、时空卷积神经网络（3D-CNN）等。这些方法通常会根据具体的应用场景和需求来选择和组合使用。
图像识别
特点：通过分析图像内容来识别其中的物体、场景或模式。例如，可以用于图像分类、目标检测、人脸识别等任务。
图像分割
特点：将图像分割成不同的区域或对象，并进行标记和分析。这有助于在图像中提取感兴趣的区域或进行更精细的分析。
物体跟踪
特点：跟踪物体在连续图像帧中的运动轨迹。这在许多应用中都非常有用，例如视频监控、运动分析等。
图像增强
特点：对图像进行增强处理，以提高图像质量、清晰度或对比度，使其更易于分析或显示。
姿态估计
特点：通过分析人体或物体的姿态和动作来理解其行为。这对于人机交互、动作捕捉等应用非常重要。
图像生成
特点：根据输入的描述、风格或其他约束条件生成新的图像内容。这可以用于图像合成、图像生成模型等任务。
这些方法类型具有各自的优势和适用性，选择合适的方法对于实现准确、高效的机器视觉系统至关重要。
