通过综合应用光照处理、角度处理、数据预处理、模型选择与优化以及持续学习与更新等策略和方法，可以有效地提高计算机视觉系统在不同光照和角度下的识别率。同时，在实际应用中还需要注意环境适应性测试和硬件支持等方面的问题以确保系统的稳定性和可靠性。要使计算机视觉系统在不同光照和角度下保持高识别率，可以从以下几个方面进行改进和优化：
一、光照处理

    图像增强算法：
        直方图均衡化：通过调整图像的直方图分布，使得图像的亮度分布更加均匀，从而减轻光照变化对图像识别的影响。
        伽马变换：通过调整图像的伽马值来改变图像的亮度，以适应不同光照条件下的图像识别。
        局部对比度增强：针对图像中的局部区域进行对比度增强，提高目标区域的可见性。
    光照不变性特征提取：
        采用如LBP（局部二值模式）及其扩展版本等特征提取方法，这些方法对光照变化具有一定的鲁棒性。
        利用深度学习中的特征提取算法，如卷积神经网络（CNN），通过训练使模型学习到光照不变性的特征表示。

二、角度处理

    仿射变换：
        对图像进行仿射变换，包括旋转、缩放和平移等操作，以模拟不同角度下的图像。在训练过程中加入这些变换后的图像，可以提高模型对角度变化的适应性。
    多角度采样：
        在数据收集阶段，尽可能多地收集不同角度下的图像样本，以增加训练集的多样性。
        在实际应用中，可以使用多个摄像头或调整摄像头的角度，以获取更多角度的图像信息。

三、综合优化策略

    数据预处理：
        对图像进行降噪处理，如使用中值滤波、均值滤波或高斯滤波等方法，以减少噪声对图像识别的影响。
        对图像进行标准化处理，使得不同图像具有相同的特征表示，降低模型训练过程中的无关因素干扰。
    模型选择与优化：
        根据任务的特点和要求选择合适的模型架构，如CNN、RNN等。
        引入更先进的机器学习和深度学习算法，如使用更深的神经网络结构、引入注意力机制、增加残差连接等技术，以提高模型的识别能力。
        进行模型融合和参数调优，通过集成多个模型或调整模型的超参数来优化模型性能。
    持续学习与更新：
        采用持续学习的方法，使模型能够不断学习和迭代更新以适应新数据和新环境。
        定期对模型进行评估和测试，根据测试结果对模型进行调整和优化。

四、实际应用中的注意事项

    环境适应性测试：
        在不同光照和角度条件下对计算机视觉系统进行测试，以评估其适应性和稳定性。
        根据测试结果对系统进行相应的调整和优化。
    硬件支持：
        确保计算机视觉系统具有足够的计算资源和存储资源以支持高效的图像处理和模型训练。
        选用高质量的摄像头和传感器等硬件设备以提高图像采集的质量。