计算机视觉系统是一个跨学科领域，旨在让计算机和软件系统能够从数字图像或视频中获取高级理解。它包括多个相互配合的组件，以解释视觉数据。以下是计算机视觉系统的主要组成部分：
图像获取：
这是获取图像的过程，可能包括使用相机、摄像头或其他成像设备来捕捉图像。
预处理：
预处理涉及改善图像质量，例如通过去噪、对比度增强、归一化等操作。
特征提取：
从图像中提取有意义的特征，这些特征将用于后续的分析和识别任务。
检测与分割：
识别图像中的目标物体，并将其与背景或其他物体分离。
高级处理：
包括模式识别、物体跟踪、场景理解等更高级的图像处理任务。
决策制定：
基于提取的特征和之前的处理结果，做出决策或识别。
验证：
对系统的输出进行验证和测试，确保其准确性和可靠性。
此外，计算机视觉系统还可以包括以下硬件组件：
光源：用于照明被测物体，以突出重要特征并抑制不需要的特征。
镜头：用于聚焦和调节进入相机的光线。
相机：将现场的影像转化成数字信号或模拟信号。
图像采集卡：用于将相机输出的图像数据传送给计算机。
图像处理模块：完成图像数据的处理和特征提取。
交互界面：用于显示结果和与用户进行交互。
计算机视觉系统的应用非常广泛，包括图像识别、目标检测、人脸识别、语音识别、自然语言理解、机器人技术等多个领域。
建议在实际应用中，根据具体需求和场景选择合适的组件和算法，并进行充分的测试和优化，以实现高效和准确的计算机视觉系统。