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武汉万安智能技术有限公司成立于2014年3月，是一家专注于为客户提供各类工业自动化相关的软件和系统产品的高科技公司。

图像处理和分析工具主要功能是进行图像增强，便于后续的***视觉工具进行识别和理解。常用的图像处理和分析工具包括：直方图工具、滤波操作、形态学操作、轮廓提前、几何变换、颜色空间变换。照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。从输出关系角度，可将基本图像预处理算法分为：点变换算法、领域操作算法。

图像识别可能是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征,如字母A有个尖，P有个圈、而Y的中心有个锐角等。对图像识别时眼动的研究表明，视线总是集中在图像的主要特征上，也就是集中在图像轮廓曲度很大或轮廓方向突然改变的地方，这些地方的信息量较大。其目的在于用轮廓线和区域对所分析的图像进行描述，以便同机内存储的模型进行比较匹配。而且眼睛的扫描路线也总是依次从一个特征转到另一个特征上。由此可见，在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。同时,在大脑里必定有一个负责整合信息的机制，它能把分阶段获得的信息整理成一个完整的知觉映象。

计算机视觉和机器视觉它们其中之一都不是任何其他两个的子集。计算机视觉是计算机科学的一个分支，而机器视觉是系统工程一个特殊领域。图像处理主要包括图像压缩，图像增强，图像复原，图像匹配，图像描述和识别。机器视觉没有说明要使用计算机，但是在获取高速处理速度上经常会使用特殊的图像处理硬件，这个速度是普通计算机所不能达到的。

”计算机视觉“借助于几何、物理和学习技术来构筑模型，从而用统计的方法来处理数据。图像距离的改变或图像在感觉器1官上作用位置的改变，都会造成图像在视1网膜上的大小和形状的改变。因此从我们的角度看，在透彻理解摄像机性能与物理成像过程的基础上，视觉对每个像素进行简单的推理，将在多幅图像中可能得到的信息综合成和谐的整体，确定像素集之间的联系以便将它们彼此分割开，或推断一些形状信息，使用几何信息或概率统计技术来识别物体。

其实机器视觉和计算机视觉并没有很清晰的界限，而是紧密的联系在一起，它们有着相同的理论，只是在实际应用中有所不同，计算机视觉与机器视觉都是要从图像或图像序列中获取对世。