視覺識别的基本原理包括:

　　1. 影像采集:使用圖像傳感器(qì)(攝像頭)采集反射光(guāng)線,轉換為(wèi)數字圖像。

　　2. 預處理:去噪、校正、增強圖像質量。

　　3. 切割:從(cóng)圖像中提取目标區域。

　　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. 分類識别:利用參數設定将目标分類,完成識别。

　　7. 模型訓練:使用機(jī)器(qì)學習算(suàn)法訓練模型,提高(gāo)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,如目标分類、坐标位置等。

　　10. 配合機(jī)器(qì)視覺硬件(jiàn),實現對物(wù)體實時自(zì)動識别。

　　綜上(shàng)所述,視覺識别通(tōng)過圖像采集、處理、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(yè)、醫(yī)療、安防等領域有著(zhe)廣泛應用。