比如我们要从一副图片中，识别出验证码；比如我们要从一副图片中，检测并识别出一张人脸。
.图像采集：验证码呢，就直接通过HTTP抓HTML，然后分析出图片的url，然后下载保存就可以了。如果是人脸检测识别，一般要通过视屏采集设备，采集回来，通过A/D转操作，存为数字图片或者视频频。
.预处理：检测是正确的图像格式，转换到合适的格式，压缩，剪切出ROI，去除噪音，灰度化，转换色彩空间这些。
.检测：车牌检测识别系统要先找到车牌的大概位置，人脸检测系统要找出图片中所有的人脸（包括疑似人脸）；验证码识别呢，主要是找出文字所在的主要区域。
.前处理：人脸检测和识别，会对人脸在识别前作一些校正，比如面内面外的旋转，扭曲等。我这里的验证码识别，"一般"要做文字的切割。
.训练：通过各种模式识别，机器学习算法，来挑选和训练合适数量的训练集。不是训练的样本越多越好。过学习，泛化能力差的问题可能在这里出现。这一步不是必须的，有些识别算法是不需要训练的。
.识别：输入待识别的处理后的图片，转换成分类器需要的输入格式，然后通过输出的类和置信度，来判断大概可能是哪个字母。识别本质上就是分类。
)关键概念：
图像处理：一般指针对数字图像的某种数学处理。比如投影，钝化，锐化，细化，边缘检测，二值化，压缩，各种数据变换等等。
.二值化：一般图片都是彩色的，按照逼真程度，可能很多级别。为了降低计算复杂度，方便后续的处理，如果在不损失关键信息的情况下，能将图片处理成黑白两种颜色，那就最好不过了。
.细化：找出图像的骨架，图像线条可能是很宽的，通过细化将宽度将为，某些地方可能大于。不同的细化算法，可能有不同的差异，比如是否更靠近线条中间，比如是否保持联通行等。
.边缘检测：主要是理解边缘的概念。边缘实际上是图像中图像像素属性变化剧烈的地方。可能通过一个固定的门限值来判断，也可能是自适应的。门限可能是图像全局的，也可能是局部的。不能说那个就一定好，不过大部分时候，自适应的局部的门限可能要好点。被分析的，可能是颜色，也可能是灰度图像的灰度。
机器视觉：利用计算机来模式实现人的视觉。比如物体检测，定位，识别。按照对图像理解的层次的差别，分高阶和低阶的理解。
模式识别：对事物或者现象的某种表示方式（数值，文字，我们这里主要想说的是数值），通过一些处理和分析，来描述，归类，理解，解释这些事物，现象及其某种抽象。
人工智能：这种概念比较宽，上面这些都属于人工智能这个大的方向。简单点不要过分学院派的理解就是，把人类的很"智能"的东西给模拟出来协助生物的人来处理问题，特别是在计算机里面。
经验：
目前这方面的技术难点主要在于验证吗图片的分割方面，对于识别的匹配，OCR技术已经很成熟了，完全可用于验证码图片的识别，但是复杂的验证码图片大多粘连，分割处理比较麻烦
