以下是一个简单的计算机视觉识别乒乓球的算法，基本思路如下：

  1. 采集比赛图像：使用高分辨率相机或者高速摄像机采集比赛图像，保证图像质量和细节。
  2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像增强、去噪、缩放等操作，以便后续处理。
  3. 特征提取：提取乒乓球运动的特征，例如运动轨迹、旋转角度、落点位置等。这些特征可以通过机器学习算法进行学习和预测。
  4. 模型训练：使用已有的乒乓球运动特征模型进行训练，例如YOLOv3、Faster R-CNN等，以提高模型的准确性和泛化能力。
  5. 模型评估：对训练好的模型进行评估，计算模型的准确率、召回率、F1分数等指标，以评估模型的性能和优化程度。
  6. 模型应用：将训练好的模型应用到实际比赛图像中，对运动员的发球、接球和得分等动作进行自动化的判断和分析。

需要注意的是，计算机视觉识别乒乓球的算法需要考虑到乒乓球运动的复杂性和多样性，例如乒乓球的旋转、落点、轨迹等特征需要准确提取和预测。另外，图像识别算法在乒乓球比赛中还有很多需要改进的地方，例如运动员动作的实时性、多摄像头图像的处理和特征提取等问题，需要不断地研究和优化。