我们都知道对机器视觉拍摄的图像进行质量评价的最终目标是确保对图像内包含的信息的识别率，Imatest软件未来是否考虑拓展机器识别算法这一类的功能？
这很难说，因为ML/CV在不断的发展壮大。在成像领域没有用于评估图像质量的“参考”ML算法。即使选择了一个，也只能告诉我们图像质量如何影响了算法。它可能与未来的算法没有相关性（甚至是负相关性）。关于这一点的证据，可以看一下计算成像领域。如果引用所谓“标准”的衡量参数，这些图像中的一些可以说是非常糟糕，然而，如果运用巧妙的数学转换，却可以从中“发现”传统上无法获得的额外信息。
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