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一、图像采集
使用专用相机或其他图像采集设备，捕获待处理或分析的物体或场景的图像。
二、图像处理与分析
应用各种算法和方法进行图像预处理、噪声去除、增强等，以准备进行更高级别的分析。
三、特征提取
从预处理后的图像中识别关键特征，如边缘、角点、纹理等，为后续的物体识别和分类提供数据支持。
四、物体识别与分类
基于提取出的特征进行物体识别和分类，以区分不同类型的物体或识别特定物体。
五、三维重建
使用多视图或深度传感器数据，对目标场景或物体进行三维建模。
六、动作控制和决策输出
根据分析结果，进行相应的动作控制或生成决策输出，如物品排序、质量检测等。
常见问答
1. 机器视觉和计算机视觉有什么不同？
机器视觉通常更侧重于实际应用，如工业检测或机器人导航，而计算机视觉更侧重于算法和理论研究。
2. 机器视觉适用于哪些行业？
机器视觉广泛应用于制造业、医疗诊断、交通监控、零售业等多个领域。
3. 机器视觉需要特殊的硬件吗？
一般需要专用的图像采集设备，如工业相机，以及足够的计算能力来处理图像数据。
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