視覺識别的基本原理包括:

　　1. 影像采集:使用圖像傳感器(攝像頭)采集反射光線,轉換爲數字圖像。

　　2. 預處理:去(qù)噪、校正、增強圖像質量。

　　3. 切割:從圖像中(zhōng)提取目标區域。

　　4. 特征提取:根據目标形狀、顔色、紋理等提取特征向量。

　　5. 模式匹配:将提取的特征與已有模式庫進行比較匹配。

　　6. 分(fēn)類識别:利用參數設定将目标分(fēn)類,完成識别。

　　7. 模型訓練:使用機器學習算法訓練模型,提高識别準确率。

　　8. 模式更新:增加新的樣本,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、特征提取、模式匹配實現對目标的智能化識别。它在工(gōng)業、醫療、安防等領域有着廣泛應用。