机器视觉系统处理图像中的遮挡物主要通过以下几种方法：
1. 多尺度检测：这是一种常用的解决遮挡问题的方法。机器视觉系统会在不同尺度下对图像进行检测，以更好地识别和理解被遮挡的目标。
2. 使用图像遮罩：通过定义一个掩膜（mask）来选择性地显示或隐藏图像的某些部分。这种方法可以帮助系统忽略遮挡物，专注于目标区域。例如，在OpenCV中，可以使用函数cv2.bitwise_and()来实现图像遮罩。
3. 分层表征：使用分层表征去刻画物体之间的遮挡关系，从而让模型能够对遮挡有更好的理解，以提升其检测被遮挡物体的性能和在目标检测、实例分割任务中的总体表现。
4. 推断被遮挡区域：新的方法允许机器视觉系统像人类视觉系统一样推断出被遮挡物体的隐藏区域。这种方法通过分割对象为“可见掩模”和“模态掩模”来确定对象是否被遮挡，并进一步推断出遮挡区域的信息。
机器视觉系统处理图像中的遮挡物的方法多种多样，包括多尺度检测、使用图像遮罩、分层表征以及推断被遮挡区域等。这些方法可以根据具体的应用场景和需求进行选择和组合，以提高机器视觉系统对遮挡物的处理能力和准确性。
