机器视觉是计算机科学的一个重要分支，它致力于让计算机系统能够通过图像或视频来“看”和理解世界。在计算机视觉（Computer Vision）中，机器视觉技术被广泛应用于各种场合，例如工业自动化、医疗诊断、安全监控、自动驾驶汽车等。
在CV中，机器视觉的应用非常广泛。首先，在工业生产领域，机器视觉可以用于检测产品质量，如自动检测产品缺陷、颜色偏差等。其次，在医疗领域，机器视觉可以帮助医生进行疾病诊断，例如通过分析X光片或CT扫描来帮助诊断癌症。再次，在安全监控领域，机器视觉可以用于实时监控公共场所的安全状况，如人脸识别、车牌识别等。最后，在自动驾驶汽车中，机器视觉是实现自动驾驶的关键技术之一。
机器视觉技术在CV中的应用主要包括以下几个方面：
1. 图像处理：通过对图像进行预处理、特征提取、分类等操作，使计算机能够更好地理解和分析图像内容。
2. 模式识别：通过对图像中的特征进行分析和学习，实现对物体的识别和分类。
3. 目标跟踪：通过对图像序列进行预测和更新，实现对目标的连续跟踪。
4. 三维重建：通过对多幅图像进行立体匹配和几何变换，实现对三维场景的重建。
机器视觉技术的发展离不开深度学习等先进技术的支持。深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它可以自动学习数据的表示方式，从而实现对图像内容的高效理解和处理。近年来，深度学习在机器视觉领域的应用取得了显著的成果，如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。这些技术使得机器视觉系统能够更好地理解和处理图像内容，为各种应用场景提供了强大的技术支持。
百度百科上关于机器视觉的介绍如下：
机器视觉是指用计算机来模拟人类的视觉过程，即通过图像获取设备（如摄像头）获取图像信息，然后利用机器视觉算法对这些图像进行处理和分析，以实现对物体的识别、定位、测量等功能。机器视觉技术在许多领域都有广泛的应用，如工业自动化、医疗诊断、安全监控等。
机器视觉的主要应用领域包括：
1. 工业自动化：机器视觉技术可以应用于生产线上的质量控制、机器人视觉导航、缺陷检测等领域，从而提高生产效率和产品质量。
2. 医疗诊断：机器视觉技术可以应用于医学影像分析、病理切片分析等医疗领域，帮助医生进行疾病诊断和治疗规划。
3. 安全监控：机器视觉技术可以应用于公共区域的安全监控、交通流量监测等场景，提高安全性和效率。
4. 自动驾驶：机器视觉技术是实现自动驾驶的关键之一，可以通过感知环境和车辆信息，实现对周围环境的感知和决策。
机器视觉技术的核心在于图像处理和模式识别。图像处理是通过对图像进行预处理、特征提取、分类等操作，使计算机能够更好地理解和分析图像内容。模式识别则是通过对图像中的特征进行分析和学习，实现对物体的识别和分类。此外，深度学习等先进技术的发展也为机器视觉提供了强大的技术支持，使得机器视觉系统能够更好地理解和处理图像内容。
