计算机视觉与机器视觉的比较
计算机视觉和机器视觉经常误当成是同义词。两者的主要区别在于各自的关注点和适用范围。尽管这两个术语之间存在重叠区域，但它们分别解决的是不同的难题。
机器视觉的工作原理是什么？
机器视觉技术可自动重复执行相同的流程。系统会先利用相机和芯片来为精确设定的环境拍摄图像，然后对图像中预定义的细节进行处理，并将其用于各种工业应用。人工智能还可以在光学字符识别等不同领域发挥作用。
机器视觉的主要功能
专为目标应用中的具体任务而设计，例如质量控制或物体识别
实时处理：系统可实时采集和分析图像
硬件集成：使用高度专业化的相机和光源系统来提供出色的图像采集效果。
机器视觉应用
质量管理：检查产品是否存在缺陷和故障
组件检查：在生产过程中自动检查各个组件
条码和QR二维码读取：自动识别物流和零售领域中的产品
机器人辅助系统：帮助机器人导航和控制物体
计算机视觉的工作原理是什么？
计算机视觉系统可提供各种各样的视觉数据，包括图像、照片和视频。系统可以从相机“实时”传输或从内存中加载这些数据，数据的来源并不重要。关键是视觉系统通过反复处理和分析视觉输入，使得算法能够学习如何识别某些模式和物体，从中获得进一步的见解。然后，计算机就不仅可以“看到”视觉内容，还能够模仿人类的方式来分析和解释相关内容。
计算机视觉的主要功能
算法和人工智能：计算机视觉可使用复杂的算法和机器学习来进行图像识别。
专注于解释：它专注于分析和解释图像数据，以学习更多内容。
计算机视觉应用
自动驾驶车辆：检测障碍物和路标。
人脸识别：用于安全和监视系统。
医学成像：分析X光图像或MRI扫描，以供诊断之用。
农业：使用图像数据分析植物生长和作物产量。
计算机视觉与机器视觉的共通点和差异
计算机视觉和机器视觉在概念上存在重叠区域。但是，两者在应用领域和关注点方面有所不同。计算机视觉系统可从图像、视频和其他形式的视觉内容中提取出多样化的信息，而机器视觉系统专注于由系统中的相机采集到的图像。
机器视觉 | 计算机视觉 | |
应用 | 工业和制造业 | 范围广泛，例如保健和运输业 |
|---|---|---|
专注于 | 自动化和检测领域 | 图像解释和模式识别 |
实时处理 | 高 | 依情况而变，通常涉及繁重的分析任务 |
技术 | 人工智能 | 人工智能 |
关注点各不相同的人工智能工具
尽管计算机视觉和机器视觉经常被用作同义词，但两者在应用领域、目标和技术方面存在明显差异。计算机视觉可以为视觉分析和信息处理提供更选择丰富的视角，而机器视觉侧重于围绕图像处理来实现特定的工业用途。
