机器视觉和计算机视觉的区别和联系

计算机视觉和机器视觉虽然在许多方面有相似之处，但它们之间还是存在一些关键区别。

• 目标：
  计算机视觉（Computer Vision）主要关注从数学、计算机科学和人工智能领域对视觉感知问题的研究。其目标是教会计算机理解和解析数字图像或视频，从而实现类似于人类视觉系统的功能。

机器视觉（Machine Vision）则更侧重于使用计算机视觉技术解决实际工程应用中的问题，通常应用于工业环境，如自动检测、质量控制、制造流程监控等。

• 处理流程：
  计算机视觉通常包括图像处理、特征提取、模式识别、图像理解等多个步骤，这些步骤可以通过不同算法和模型（例如深度学习模型）实现。

机器视觉则包括采集图像、预处理、特征提取、识别与定位、决策输出等步骤。它更注重对整个流程的优化和实际应用效果。

• 应用领域：
  计算机视觉的应用领域非常广泛，包括自动驾驶、医疗诊断、安防监控、增强现实、计算机动画等。

机器视觉主要应用于工业领域，如自动化生产线的质量检测、工件定位、装配、包装等环节。

总之，计算机视觉和机器视觉在许多方面有重叠，但它们的侧重点和应用范围有所不同。计算机视觉更关注理论和算法，而机器视觉更注重实际应用和工程问题。

简单的介绍一下。
”计算机视觉“，是指用计算机实现人的视觉功能，对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。计算机视觉是一个处于指示前沿的领域。我们认为计算机视觉，或简称为“视觉”，是一项事业，它与研究人类或动物的视觉是不同的。它借助于几何、物理和学习技术来构筑模型，从而用统计的方法来处理数据。因此从我们的角度看，在透彻理解摄像机性能与物理成像过程的基础上，视觉对每个像素进行简单的推理，将在多幅图像中可能得到的信息综合成和谐的整体，确定像素集之间的联系以便将它们彼此分割开，或推断一些形状信息，使用几何信息或概率统计技术来识别物体。

”机器视觉“，即采用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分cmos和ccd两种）把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。目前广泛应用于食品和饮料、化妆品、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。

感觉区别主要在计算能力上。在计算机和机器人的计算能力中，前者几乎可以是无限的，而后者的算法必须考虑控制计算规模。