機器視覺的目標是使計算機能夠模擬人類的視覺系統，實現對圖像或視頻的高級理解和分析。它可以用於實時監測、目標檢測與跟蹤、圖像分類與識別、人臉識別、視頻分析等諸多應用領域。
機器視覺的基本步驟包括圖像獲取、預處理、特征提取、特征匹配和分類等。其中，圖像獲取可通過攝像頭、傳感器等設備進行。預處理包括去噪、增強等操作，以提高圖像質量。特征提取指提取圖像中的關鍵特征，例如顏色、紋理、形狀等。特征匹配將提取到的特征與已有的庫進行匹配，以便進行識別或分類。最後，分類是將圖像分為不同類別或進行目標檢測與跟蹤等任務。
深度學習在機器視覺中發揮了重要作用，其利用大量標註樣本進行模型訓練，能夠自動學習和抽取圖像中的特征。著名的深度學習模型包括卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等。
機器視覺在工業、醫療、安防等領域有廣泛的應用前景。例如，在工業生產中，機器視覺可以實現產品質量檢測和自動化控制；在醫療領域，機器視覺可用於醫學圖像分析和疾病診斷等；在安防領域，機器視覺可以用於人臉識別、目標跟蹤等任務。