機器視覺中的目標檢測算法的工作流程主要包括以下幾個關鍵步驟：

1. 圖像采集：

通過攝像頭或其他圖像采集設備獲取待檢測場景的圖像或視頻序列。這是目標檢測的第一步，為后續(xù)處理提供原始數據。

2. 數據預處理：

對采集到的圖像進行預處理，包括去噪、增強、縮放等操作。這些操作有助于提高后續(xù)處理的準確性和效率。

3. 特征提?。?/p>

從預處理后的圖像中提取有用的特征，如邊緣、角點、紋理等。這些特征有助于區(qū)分目標物體和背景，是目標檢測的關鍵。

4. 候選區(qū)域生成：

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

5. 目標分類：

對于每個候選區(qū)域，使用分類器來確定它是否包含特定類型的對象。分類器通常是基于深度學習的方法，如卷積神經網絡（CNN）。CNN能夠自動學習和提取圖像中的復雜特征，從而提高檢測的準確性。

6. 邊界框回歸：

對于分類為目標的候選區(qū)域，使用回歸器來確定其精確邊界框的位置和大小。這一步旨在進一步細化檢測結果，提高定位準確性。

7. 后處理：

去除重疊的候選區(qū)域和過小的目標，并對檢測結果進行非極大值抑制（NMS）等處理，以消除重復檢測，提高檢測結果的準確性。

8. 結果輸出：

將最終的檢測結果輸出，通常包括目標物體的位置、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。

機器視覺中的目標檢測算法通過一系列步驟實現了對圖像或視頻中目標物體的準確檢測和定位。這些步驟相互協(xié)作，共同構成了目標檢測算法的完整工作流程。