机器视觉系统是一种利用计算机和相应的算法来模拟人类视觉系统的技术。它通过对图像或视频进行分析和理解，提取其中的信息和特征，从而实现对图像内容的识别、检测、跟踪和理解等任务。
机器视觉系统通常包括以下几个主要组成部分：
1. 图像获取：通过相机或传感器等设备获取待处理的图像或视频数据。
2. 图像预处理：对获取的图像数据进行预处理，包括去噪、增强、尺寸调整等，以提高后续处理的效果。
3. 特征提取：通过特征提取算法，提取图像中的特征信息，如颜色、纹理、形状等。
4. 目标检测与识别：基于特定的算法和模型，对图像中的目标进行检测和识别，判断其中是否存在感兴趣的对象或物体，并进行分类标记。
5. 目标跟踪：在视频序列中，通过目标跟踪算法，持续追踪目标的位置、运动轨迹等信息。
6. 图像分割：将图像分割成多个具有独立语义的区域，以便更好地理解图像和目标之间的关系。
7. 三维重建：通过多个角度的图像，通过计算机视觉和几何算法，恢复三维场景的几何结构。
机器视觉系统在许多领域具有广泛的应用，例如工业自动化、智能监控、医学影像分析、无人驾驶、人脸识别等。它的发展和应用将进一步推动人工智能技术在现实世界中的应用和落地。
