『壹』 機器視覺演算法有哪些
機器視覺演算法基本步驟；
1、圖像數據解碼
2、圖像特徵提取
3、識別圖像中目標。
機器視覺是人工智慧正在快速發展的一個分支。
簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。
機器視覺系統是通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，得到被攝目標的形態信息，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特徵，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。
現在做視覺檢測的公司比較多，國內國外都有，許多視覺算是很好的。
能提供完整的機器視覺軟體解決方案，也可以為客戶提供演算法級的定製，覆蓋所有的工業應用領域，適用范圍比較廣。機器視覺的應用會越來越多，因為計算的水平越來越高，可以處理更復雜的視覺演算法；其實好多的東西，包括現在流行的GPS，最早都是外國的公司在做，程序都是中國人在做外包；
光機電的應用我個人覺得已經很成熟了，不會再有新東西。
『貳』 圖像識別演算法有幾種
從模式特徵選擇及判別決策方法的不同可將圖像模式識別方法大致歸納為兩類:統計模式(決策理論)識別方法和句法(結構)模式識別方法。此外，近些年隨著對模式識別技術研究的進一步深入，公司模糊模式識別方法和神經網路模式識別方法也開始得到廣泛的應用。江蘇視圖科技演算法提供商。
『叄』 前景與背景差分得到的灰度圖像，如何將目標識別出來
二值化的閾值你怎麼確定的 matlab裡面的T=graythresh（）確定的閾值是Otsu方法確定的 效果是可以的 車輛旁邊的干擾因素可以在二值化後用數字圖像的形態學膨脹腐蝕以及開運算和閉運算去掉
如果要算車輛在圖像中的面積可以邊緣檢測之後和形態學處理後的圖像聯合處理並做掩模運算基本可分割出來車輛的目標以及整個車輛的區域