機(jī)器視覺(jué)中的目標(biāo)檢測(cè)算法的工作流程主要包括以下幾個(gè)關(guān)鍵步驟：

1. 圖像采集：

通過(guò)攝像頭或其他圖像采集設(shè)備獲取待檢測(cè)場(chǎng)景的圖像或視頻序列。這是目標(biāo)檢測(cè)的第一步，為后續(xù)處理提供原始數(shù)據(jù)。

2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：

對(duì)采集到的圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、增強(qiáng)、縮放等操作。這些操作有助于提高后續(xù)處理的準(zhǔn)確性和效率。

3. 特征提?。?/p>

從預(yù)處理后的圖像中提取有用的特征，如邊緣、角點(diǎn)、紋理等。這些特征有助于區(qū)分目標(biāo)物體和背景，是目標(biāo)檢測(cè)的關(guān)鍵。

4. 候選區(qū)域生成：

使用物體提議算法生成可能包含目標(biāo)的候選區(qū)域。這些算法可以是基于深度學(xué)習(xí)的方法，如R-CNN、Faster R-CNN、YOLO等。這一步旨在縮小搜索范圍，提高檢測(cè)效率。

5. 目標(biāo)分類：

對(duì)于每個(gè)候選區(qū)域，使用分類器來(lái)確定它是否包含特定類型的對(duì)象。分類器通常是基于深度學(xué)習(xí)的方法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。CNN能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)和提取圖像中的復(fù)雜特征，從而提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

6. 邊界框回歸：

對(duì)于分類為目標(biāo)的候選區(qū)域，使用回歸器來(lái)確定其精確邊界框的位置和大小。這一步旨在進(jìn)一步細(xì)化檢測(cè)結(jié)果，提高定位準(zhǔn)確性。

7. 后處理：

去除重疊的候選區(qū)域和過(guò)小的目標(biāo)，并對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行非極大值抑制（NMS）等處理，以消除重復(fù)檢測(cè)，提高檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

8. 結(jié)果輸出：

將最終的檢測(cè)結(jié)果輸出，通常包括目標(biāo)物體的位置、類別和置信度等信息。這些信息可以用于后續(xù)的決策或分析。

機(jī)器視覺(jué)中的目標(biāo)檢測(cè)算法通過(guò)一系列步驟實(shí)現(xiàn)了對(duì)圖像或視頻中目標(biāo)物體的準(zhǔn)確檢測(cè)和定位。這些步驟相互協(xié)作，共同構(gòu)成了目標(biāo)檢測(cè)算法的完整工作流程。