除医学领域的影像学检查之外， 生活中也处处存在着机器视觉的痕迹。 旅游中拍摄风景照时，人们常会发现照片中的颜色相比肉眼看到的实景更为鲜艳， 鲜花绿草更为明艳， 灰蒙蒙的天空在照片中呈现出湛蓝的美，这些便是机器视觉中的图像增强技术在默默助力。
驾驶车辆进入停车场时，入口处常能快速进行车牌自动识别，进而准确掌握车辆进场时间，这一目标的实现也依赖于机器视觉。 为实现车牌号码的精准识别， 先由相机拍摄车辆照片再对车牌位置进行定位， 随后对字符进行分割， 比对样本库， 从而对每个字符进行识别， 最后便能准确输出结果。
识别景与物之余， 机器视觉对于人脸识别的应用更是司空见惯。 在火车进站、 身份认证、 人脸支付等领域已实现了诸多应用。 目前， 人脸识别系统主要分为两类技术路线， 其一是二维人脸识别， 即通过相机拍摄一幅可见光的二维照片， 在图片上进行一些特征点的定位和提取，然后在数据库中进行比对， 进而输出最相似的面容对应的姓名。 这种方式的优势在于可以直接使用普通摄像头，成本较低，但比较容易被照片或视频“欺骗”。