随着科技的不断发展，机器视觉技术也得到长足的进步，检测算法也在不断地更新迭代，在图像处理、人脸识别、智能安防、生产制造等诸多领域，专用的软件算法被不断研发，推动机器视觉技术的发展。其中最常用的这十大算法，他们的原理，应用场景和优缺点，作为一个合格的视觉工程师，你一定要知道。

一、图像分割算法

这个算法作为机器视觉检测技术中的基数算法之一，主要负责将获取到的图像根据阈值、区域、边缘、图割的分割方式将图像分割成不同的区域或对象。通常用于医学影像分析、遥感图像处理、智能交通等领域

—— 从技术史到商业选择的深层逻辑

提到计算机视觉，很多人会先想到OpenCV、Haar级联这些“老工具”——早在上世纪90年代，传统视觉算法就已经能解决不少实际问题：用HOG特征做行人检测、靠Haar级联实现人脸识别、通过SIFT匹配图像特征，这些技术至今仍在工厂流水线的“零件定位”、普通安防的“运动抓拍”等场景里发挥作用，且优势鲜明：计算量小、适配嵌入式设备、成本可控，完全能满足“简单任务+低算力”的需求。

基于机器学习的实时可见疲劳裂纹扩展检测

Machine learning-based real-time visible fatigue crack growth detectio