人类用眼睛和大脑来观察和感知周围的世界。计算机视觉是一种科学，旨在为机器或计算机提供类似的（如果不是更好的话）能力。
计算机视觉涉及从单个图像或一系列图像中自动提取，分析和理解有用信息。它涉及开发理论和算法基础，以实现自动视觉理解。
计算机视觉在农产品质量评价中的应用：
计算机视觉包括非破坏性评估方法，具有快速，易用和最少样品制备的优点，能够估计食品的特性。
具体而言，计算机视觉系统可用于将食品分类为特定等级，检测缺陷，并估计诸如颜色，形状，尺寸，表面缺陷和污染等性质。
植物病害：
通过一些自动技术检测植物病害是有益的，因为它减少了大型作物农场的大量监测工作，并且在很早的阶段本身就检测到它们出现在植物叶子上时的疾病症状。本文提出了一种用于植物叶片病害自动检测和分类的图像分割技术算法，以及可用于植物叶片病害检测的不同疾病分类技术的调查。图像分割是植物叶病中疾病检测的一个重要方面，是利用遗传算法完成的。
水果和蔬菜的分级和分类
现代方法，例如深度学习，成功地挑战了传统视觉算法中的人为因素。调整阶段由自动学习取代。当深度学习算法提供一组“好”果实（例如橙子）和另一组带有缺陷的橙子时 - 它会自我调整以根据样本集对其他橙子进行分类（分级）。这里不需要微调。每当橙色看起来像其中一个集合时，它就会被相应地分类和分级。该方法快速可靠; 更重要的是，它产生了一致的性能。深度学习是我们今天为许多这类应用推荐的最先进的解决方案。
表型
如今，技术进步可以实现自动，精确，高通量的测量，以及对影响它们的特性和因素的精确分析，为农业的新时代打开了大门。
由于表型在很大程度上依赖于可见性状，因此我在该领域具有先进的计算机视觉算法。由于植物在许多情况下生长在不受控制的环境中，但精确农业本质上需要精确测量，表型项目最好通过算法类型的组合来提供，以提供精确性和稳健性。
该系统的单个实例由至少一个摄像机组成，该摄像机针对要自动分析的1-3个植物。感兴趣的主要特征包括植物沿区域的高度和宽度，基于颜色的分析和自动果实产量估计。
与大多数户外情景一样，最初的挑战涉及检测焦点植物并将其与环境和其他植物区分开来。完成数据的预处理以从图像中去除不需要的部分，但是可以推广到其他条件和植物类型。
通过三个步骤确定植物的检测。
第一步产生工厂的一般位置，并以相对较低的分辨率基于颜色指数和结构问题进行，从而节省计算资源和功率 - 这是此类系统的一个重要限制因素。
在下一步骤中，使用迭代过程以精确的方式检测植物，其中连接短片段，直到达到纹理或几何形状的异常，标记周围环境和植物之间的过渡。
然后，分段经历进一步细化，考虑关于植物和环境的先验知识。
接下来，使用不同的技术提取植物的尺寸，依赖于几种颜色指数和纹理。然后将测量值从像素单位转换为有意义的测量单位（例如cm）。这种转换可以通过两种方式生成：
1）人工参考物体可以放置在植物旁边，提供用于以精确方式计算所需变换的锚点;
要么
2）允许深度估计的传感器，例如立体相机，可以结合在系统的硬件中，从而不需要参考物体。
一旦检测到植物并且其位置得到很好的估计，就可以实施额外的算法层：“教导” 先进的机器学习方案以识别特定的植物结构，例如水果和花，并获得关于它们的尺寸，颜色和产量的测量。
精准农业的图像处理
精准农业的计算机视觉
利用计算机视觉和机器学习算法来降低农民成本的机会是巨大的。例如：机器学习可以应用于从上传的手机摄像头图像中检测水果疾病，从而允许及时干预; 实时检测拖拉机中的杂草，可以在适当的地方使用除草剂，减少化学品的使用; 可以通过红外摄像机在大视场中检测到漏水。作为生产线的一部分，安装在传送带上方的摄像机可用于实时对农产品进行分类和分级 ; 温室中的摄像机可用于跟踪植物生长状态; 动物跟踪摄像机可用于自动监测其行为，并在个别疾病的情况下及时发出警报，从而减少流行病的可能性。
由于户外地面和天气条件的复杂性，预计在精准农业和精确农业中运行的计算机视觉算法的复杂性将会增加。没有现成的算法，这可以解释在实际应用中动物行为，天气，土壤和其他环境条件中遇到的巨大差异。因此，计算机视觉和机器学习科学家开发了算法，以面对具有挑战性的室外和室内条件，并满足农业领域客户的准确性要求。
