視覺識别的基本原理(lǐ)包括:

　　1. 影像采集:使用(yòng)圖像傳感器(攝像頭)采集反射光線(xiàn),轉換為(wèi)數字圖像。

　　2. 預處理(lǐ):去噪、校正、增強圖像質(zhì)量。

　　3. 切割:從圖像中(zhōng)提取目标區(qū)域。

　　4. 特征提取:根據目标形狀、顔色、紋理(lǐ)等提取特征向量。

　　5. 模式匹配:将提取的特征與已有(yǒu)模式庫進行比較匹配。

　　6. 分(fēn)類識别:利用(yòng)參數設定将目标分(fēn)類,完成識别。

　　7. 模型訓練:使用(yòng)機器學(xué)習算法訓練模型,提高識别準确率。

　　8. 模式更新(xīn):增加新(xīn)的樣本,持續優化模式庫。

　　9. 結果輸出:給出識别結果,如目标分(fēn)類、坐(zuò)标位置等。

　　10. 配合機器視覺硬件,實現對物(wù)體(tǐ)實時自動識别。

　　綜上所述,視覺識别通過圖像采集、處理(lǐ)、特征提取、模式匹配實現對目标的智能(néng)化識别。它在工(gōng)業、醫(yī)療、安(ān)防等領域有(yǒu)着廣泛應用(yòng)。