在日常生活中，我们经常会遇到需要自动识别和调整环境光线的情况，比如智能家居系统、安全监控等。这些系统中的核心技术之一，就是机器视觉光源的识别与处理。
首先，什么是机器视觉？简单来说，机器视觉就是通过摄像头或者其他传感器捕捉到的图像信息，由计算机进行分析，以实现对物体、场景等的识别和理解。在这个过程中，光源不仅是成像的基础，也是理解图像内容的重要因素之一。
再来看“光源”，它可以指灯泡、日照、屏幕背光等任何发射或反射出可见光或非可见电磁波（如红外）的一种设备或者自然现象。在人工智能领域，特别是在机器视觉中，对于不同类型和强度的光源有着深入研究，因为它们直接影响到图像质量以及后续算法分析结果。
例如，在一间屋子里，如果你用手机拍照，你可能会发现室内使用白炽灯照明时相比之下，用LED灯就更容易获得清晰、高分辨率的照片。这主要因为LED灯产生的是较为集中且具有特定色温（温度）的光，而白炽灯则发出较为广泛而柔和的地球色温（大约3000K左右）的人类眼部适应性更高。这种差异对于机器也同样重要，它们能根据不同的亮度范围来调整曝光时间，从而确保图片质量，不至于过曝或暗淡无助于识别目标。
那么，当我们的智能摄像头想要“看到”房间里的每一个角落时，它必须能够区分哪些区域被室内装饰品所遮挡，哪些部分由窗户提供了自然采光，以及那些地方是否需要额外的补充照明。而这正是我们所说的“机器视觉”的功能：让计算设备通过学习人类如何解释世界——即使不是精准复制——去理解其周围环境，并据此做出反应。
在这一过程中，“学习”意味着不断地从大量数据集上训练模型，使其能够在新的情况下做出正确判断。举例来说，一台训练过许多不同场景下的智能摄像头，可以学会区分夜晚和白天之间微小变化，同时也能根据周围环境自动调节自身亮度以达到最佳效果。这种能力，是基于对各种不同的“机器视觉 光源”的认识建立起来的，这包括但不限于各种颜色的LED条纹灯、开关式卧室阅读桌上的普通电筒甚至是月亮给出的昏黄月华之辉，都能帮助它更好地工作，无论是在室内还是户外环境下。
