计算机视觉与机器视觉的区别？
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发布时间：2022-04-21 23:48
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热心网友
时间：2023-07-17 19:31
1、学科：
机器视觉作为一门系统工程"学科"，有别于计算机视觉，是计算机科学基础的一种形式。
计算机视觉属于计算机"科学"，涉及到从图像中提取信息的人工系统背后的理论,她跨学科。
2、领域：
机器视觉是计算机视觉在工厂自动化中的应用，传统的机器视觉主要应用于工业领域，计算机视觉不限于工业领域。
从狭义的视觉系统角度出发，计算机视觉属于机器视觉系统的一部分。
3、信息处理程度：
机器视觉主要是提取信息，计算机视觉提取并理解信息（定义区分）。
4、软硬件
机器视觉系统中一定包含硬件。
计算机视觉系统中不一定包含硬件，偏算法。
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者*数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所 指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提 取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或*数据中“感知”的科学。
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时间：2023-07-17 19:31
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。
热心网友
时间：2023-07-17 19:32
