主要观点总结
本文对比了机器视觉中常用的三种目标识别方法：Blob分析法、模板匹配法和深度学习法。传统方法需要手动设计规则来识别目标，而深度学习可以自动学习目标的特征表示，具有更高的识别精度和效率。文章详细描述了每种方法的原理、应用场景和优缺点。
关键观点总结
关键观点1: Blob分析法
通过二值化处理图像，检测连通区域（Blob），适用于背景单一、前景缺陷不区分类别、识别精度要求不高的场景。可以计算目标的数量、位置、形状、方向和大小，提供相关斑点间的拓扑结构。
关键观点2: 模板匹配法
是一种最原始、最基本的模式识别方法，通过统计计算图像的均值、梯度、距离、方差等特征在图中找到目标。其适用于标标准准的模板匹配，一旦图像或模板发生变化，匹配效果会受到影响。
关键观点3: 深度学习法
应用深度学习技术提高检测精度和检测速度。主要有两阶目标检测算法（如R-CNN系列）和一键目标检测算法（如YOLO、SSD等）。深度学习法可以自动学习目标的特征表示，无需手工特征设计，能识别不同场景中形状、大小、纹理等不一的目标。
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