机器视觉与深度学习算法的结合主要体现在以下几个方面：
机器视觉与深度学习算法的结合为计算机视觉领域带来了革命性的变革，使得计算机能够在大规模数据集上进行训练，从而实现高度自动化和高度准确的视觉任务。这种结合主要体现在图像分类、目标检测、语义分割等多个方面。
1. 图像分类：图像分类是为图像指定标签的任务，深度学习算法可以通过训练大规模的数据集，自动提取图像中的特征，从而实现准确的图像分类。例如，在交通领域，图像分类可用于检测汽车是否处于停车位，即停车位是否被占用。
2. 目标检测：目标检测是识别图像中特定对象的位置和大小的任务。深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），可以有效地处理这类问题，通过多层神经网络的训练，实现对图像中目标的精确检测。
3. 语义分割：语义分割是一种更高级的视觉识别任务，它要求对每个像素进行分类，从而实现对图像中不同对象的精确识别。深度学习算法，特别是深度卷积神经网络，在语义分割方面取得了显著的成果，被广泛应用于自动驾驶、生物医学等领域。
深度学习算法与传统机器视觉技术相比，具有更高的准确率和更强的灵活性。传统机器视觉技术通常需要进行特征提取和图像分类等步骤，而深度学习算法则可以直接通过训练神经网络来实现这些功能，无需人工干预。
机器视觉与深度学习算法的结合使得计算机视觉领域取得了显著的进展，为各种视觉任务的解决提供了有力的工具。
