機器視覺中的目標識別是指通過計算機視覺算法，自動地檢測和識別出圖像或視頻中的目標物體。以下是關于機器視覺中目標識別的詳細解釋：

1. 定義與目的：

目標識別是機器視覺的一個重要研究方向，旨在使計算機能夠“看到”并理解圖像中的物體。

它不僅確定圖像中目標的類別（如人、貓等），還可能進一步確定具體是哪個目標（如小明、短腳貓等）。

2. 應用領域：

目標識別技術在多個領域有廣泛應用，包括自動駕駛、安防監(jiān)控、機器人技術、醫(yī)學影像分析等。

3. 研究內容：

特征提?。涸谀繕俗R別過程中，需要從圖像或視頻中提取出有用的特征，以便對目標進行識別。常用的特征提取方法包括邊緣檢測、顏色直方圖、紋理特征等。

目標識別的準確性和效率很大程度上取決于特征提取的質量和效果。

4. 常用方法：

Blob分析法：對圖像中相同像素的連通域進行分析，可以從背景中分離出目標，并計算出目標的數量、位置、形狀、方向和大小等。

模板匹配法：將待檢測圖像與已有的模板庫進行對比，通過統(tǒng)計計算圖像的特征來找到目標并確定其坐標位置。

深度學習法：隨著機器學習、深度學習的發(fā)展，很多肉眼難以直接量化的特征可以通過深度學習自動學習，顯著提升了目標識別的效果。

機器視覺中的目標識別是一項關鍵技術，它通過計算機視覺算法自動檢測和識別圖像或視頻中的目標物體，并在多個領域有廣泛應用。