机器视觉的基本定义和应用
定义：机器视觉是用机器代替人眼来做测量和判断的技术，它涉及图像感知、图像处理、控制理论和软硬件的结合。
应用领域：主要应用于工业领域，实现高效的运动控制或实时操作。
图像处理的过程
图像获取：通过图像摄取装置（CMOS和CCD）将被摄目标转换成图像信号。
图像预处理：包括复原、校正、增强等，为后续分析提供高质量的图像数据。
图像分析：利用计算机对图像进行统计分析、分类和识别，以获得所需的结果。
机器视觉的关键步骤
物体检测：检查物体是否接近或位于相机视野的中心。
图像采集：根据程序和设计师设置的延迟，图像采集卡会向相机发送启动脉冲。
信号转换与传输：将摄像机接收的信号转换为数字信号，并发送到缓冲区、处理器或计算机内存进行处理和显示。
图像处理与分析：使用处理器或计算机处理、分析和识别图像，以获得测量结果或逻辑控制。
图像处理、分析与机器视觉的高级算法
包含傅里叶变换、图像预处理、活动轮廓模型、SIFT特征、随机森林和3D视觉等。
机器视觉与图像处理的关系
图像处理：主要涉及图像像素级别的操作，是机器视觉中的一个关键阶段。
机器视觉：不仅包含图像处理，还加入了硬件层面的处理，强调软硬件结合的智能计算。
通过上述步骤和概念的理解，我们可以看到机器视觉是一个结合了硬件和软件技术的复杂系统，它通过图像处理和分析来实现对物体的识别、测量和判断。
