机器视觉编程是一种利用计算机视觉技术实现自动化视觉处理的编程方法。它可以通过计算机视觉算法和技术，对图像和视频进行处理和分析，从而实现自动化的视觉识别、检测、跟踪和分类等功能。

基本流程包括图像采集、图像预处理、特征提取、特征匹配和目标识别等步骤。其中，图像采集是指通过摄像头或其他设备获取图像或视频数据；图像预处理是指对采集到的图像进行去噪、平滑、增强等处理，以提高后续处理的准确性和效率；特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征，如边缘、角点、纹理等；特征匹配是指将提取出的特征与已知的模板或数据库中的特征进行匹配，以确定目标的位置和属性；目标识别是指根据匹配结果，对目标进行识别和分类。

应用非常广泛，包括工业自动化、智能交通、安防监控、医疗诊断、机器人控制等领域。例如，在工业自动化中，机器视觉可以用于检测产品的质量、计数、尺寸等；在智能交通中，机器视觉可以用于车辆识别、行人检测、交通流量统计等；在安防监控中，机器视觉可以用于人脸识别、行为分析、异常检测等；在医疗诊断中，机器视觉可以用于影像分析、病灶检测、手术辅助等；在机器人控制中，机器视觉可以用于环境感知、路径规划、物体抓取等。

需要掌握一定的计算机视觉算法和技术，如图像处理、特征提取、模式识别、机器学习等。同时，还需要熟悉相关的编程语言和工具，如Python、OpenCV、TensorFlow等。在实际应用中，还需要根据具体的场景和需求，进行算法优化和参数调整，以提高系统的性能和稳定性。

机器视觉编程是一种非常有前景和挑战性的技术，它可以为各个领域的自动化和智能化提供强有力的支持和保障。随着计算机视觉技术的不断发展和应用，机器视觉编程也将不断创新和进步，为人类创造更加美好的未来。