机器视觉在Python技术领域的根基主要包括以下几个核心部分：

编程语言基础：

Python，作为一种高级编程语言，因其简洁的语法和丰富的库资源，在{地区}机器视觉领域受到了广泛的欢迎。它允许开发者无需显式声明变量即可直接赋值，支持多种数据类型，如整数、浮点数、字符串和布尔值。Python还内置了条件语句（if、elif、else）、循环语句（for、while）以及异常处理语句（try、except），这有助于实现复杂的逻辑控制。函数和模块的使用增强了代码的复用性和可维护性。

图像处理与计算机视觉基础：

计算机视觉是运用计算机和算法来解析及理解图像与视频的一门技术，涉及目标检测、目标跟踪、图像分割以及人脸识别等多个应用领域。Python的TensorFlow、PyTorch和Keras等库和框架，为计算机视觉算法的实现提供了强有力的工具。

图像特征提取与描述：

特征提取是提取图像有用信息的关键环节，对于图像分类、目标检测和图像匹配等任务至关重要。Python的OpenCV和scikit-image等库提供了多种特征提取算法，如SIFT、SURF和ORB等。

机器视觉任务：

目标检测：涉及识别图像中的目标并定位其位置，常用的算法有RCNN和YOLO。

图像分割：将图像划分为不同的区域或对象，这在医学图像分析和自动驾驶等领域具有重要作用，常用的模型包括FCN和UNet。

目标跟踪：在视频序列中追踪目标的位置和运动，常用的算法包括相关滤波器和基于深度学习的方法。

Python在图像处理和计算机视觉中的应用： Python通过如OpenCV等开源库，支持图像处理和计算机视觉任务，这些任务包括图像增强、滤波、分割、特征提取和目标检测。

实践项目：在掌握了相关理论知识之后，通过实际项目可以巩固和加深对知识的理解，例如使用OpenCV和TensorFlow等开源库来实施具体的项目。