机器视觉和计算机视觉
许多人经常将机器视觉（MV）和计算机视觉（CV）视为同义词，因为它们都涉及人工视觉。 他们还将机器视觉 (MV) 与人工智能 (AI)、数字图像处理 (DIP) 以及模式识别 (PR) 等主题之间的界限混淆。
机器视觉是一门需要更广泛技能的工程学科。 计算机视觉更侧重于科学和数学，利用计算机进行图像处理和分析。
尽管机器视觉（MV）、计算机视觉（CV）和数字图像处理（DIP）共享许多术语、概念和算法技术，但它们在技术态度和应用方面有所不同。
机器视觉和计算机视觉概念
机器视觉是工业自动化领域的一项关键技术。 它主要用于将摄像头和计算机技术结合起来，使计算机能够获取、处理和解释图像信息。 通常应用于检测测量、质量控制、自动导航、机器人视觉等领域。 机器视觉系统使用图像传感器（例如相机）捕获现实世界的图像，然后通过图像处理算法和模式识别技术提取有用信息，帮助机器做出决策或执行任务。
计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，致力于使计算机能够理解和解释视觉信息，从而模拟人类视觉系统的功能。 计算机视觉除了应用于工业自动化之外，还包括医学图像分析、人脸识别、自动驾驶、虚拟现实等领域。 计算机视觉的目标是通过图像处理、模式识别、机器学习等技术，使计算机能够感知、理解和推理图像。
机器视觉和计算机视觉之间的主要区别
应用领域：
组成要素：
图像采集方式：
灵活性：
数据提取和使用：
下表进一步展示了机器视觉和计算机视觉之间的差异和各自的特点。 这些信息突出了机器视觉和计算机视觉在应用、技术、成本和理念上的差异，以及它们所关注的不同领域和目标。 表：机器视觉（MV）和计算机视觉（CV）的区别和特点：
对比特征（角度）
机器视觉
计算机视觉
成本
至关重要的是，成本效益是核心考虑因素
关注性能而非成本效益
专用电子硬件
通常需要专门的硬件，但越来越罕见
不需要，可以用软件实现
工程或科学
喜欢系统工程、实践和实验
更倾向于计算机科学、学术和研究元素
图像采集和图像处理子系统独立设计
通常需要独立设计的图像采集和处理子系统
输入数据是图像，不一定需要图像采集系统
对人类视觉的理解会影响系统设计吗？
不会过多影响系统设计，强调实用性
可能会影响系统设计，重点是理解人类视觉
动机
解决实际问题、提高安全性和/或降低成本，或出于社会原因
寻求知识并解决复杂的学术问题
多学科主题
涉及多个学科，需要整体设计
相对较少，更侧重于图像处理子系统的设计
主题性质
务实，实际考虑优先于学术严谨性
学术研究，包括深入的数学分析
所需的操作员技能水平
根据系统类型，可能需要中级到高级或低级技能水平的操作员
可能需要非常高的技能水平
输出数据
通常使用简单的逻辑或定量信号来控制机械和设备
通常是复杂的输出信号，供人类使用
从业者技能
多学科，需要实践和实验技能
计算机科学/数学、理论方面和软件技能
延伸阅读： 典型的机器视觉系统组件： 相机或传感器：机器视觉系统的核心是数码相机或其他捕捉现实世界中的图像或视频数据的传感器。 这些摄像头和传感器可以是工业相机、红外传感器、激光扫描仪等。根据不同的应用需求选择合适的设备。 图像处理器：采集到的图像或视频数据首先由图像处理器进行处理，包括去噪、增强、调整亮度和对比度等，以提高图像质量和精度。 特定软件：机器视觉系统需要运行根据特定应用需求编程的特定软件。 这些软件包括图像处理算法、特征提取算法、模式识别算法等，用于分析图像数据并提取所需信息。 决策模块：经过图像处理和分析后，机器视觉系统会做出决策，例如确定产品是否合格、检测缺陷、对物体进行分类等。决策模块通常由逻辑控制和算法组成。 执行部分：机器视觉系统根据决策结果，触发执行部分，如控制机械臂动作、控制传送带移动物体等，实现自动化、智能化作业。 机器视觉的常见应用：
1.物体检测：机器视觉用于检查产品或物体的质量，例如检测生产线上的缺陷或错误。
2、包装检查：机器视觉系统可以检查包装是否完好，如食品包装的密封检查。
3、物体分类：机器视觉可以对物体进行分类，比如对自动化仓库中不同类型的产品进行分类处理。
4.颜色验证：机器视觉系统可用于验证产品的颜色是否符合规定的标准。
5. 图案检测：机器视觉可以检测并匹配产品上的图案，例如徽标或商标。
6.条码读取：在结构化环境中，机器视觉系统可用于读取和识别条码，例如在超市收银台中。 机器视觉的广泛应用使其在许多企业和行业得到应用，在提高质量保证和生产效率方面发挥了积极作用，同时也促进了客户满意度的提高。
计算机视觉的常见应用：
1、物体检测：计算机视觉可用于检测图像或视频中的特定物体，如车辆、动物、建筑物等，广泛应用于自动驾驶、安防监控等领域。
2、图像扫描：计算机视觉可用于扫描图像、识别和提取特征信息，如医学图像分析、地质勘探等。
3、文本扫描：还可以利用计算机视觉扫描文本图像并进行光学字符识别（OCR），实现文本的自动识别和转换。
4、视频扫描：与图像扫描类似，计算机视觉也可以用于分析视频流并检测其中的物体、行为或事件，例如视频监控、行为分析等。
5、图像识别：计算机视觉的一个重要应用是图像识别，即通过图像特征和模式来识别物体、场景或图像类别。
6.人脸检测：在人工智能和安防领域，计算机视觉常用于检测和识别人脸，例如人脸解锁、人脸识别系统等。
7. 物体跟踪：计算机视觉还可以用于跟踪视频中物体的位置和轨迹，例如在视频编辑、智能监控等方面。此外，计算机视觉还涉及虚拟现实、增强现实等领域，使得计算机更好地理解和应用图像和视频信息。
