机器视觉和计算机视觉

　  机器视觉主要用于自动检测、过程控制和机器人导航等方面，能够精确地测量产品尺寸、检测缺陷、识别形状，甚至在复杂环境下导引机器人完成精细操作。

　　二、什么是计算机视觉?如何工作？

　　计算机视觉则属于人工智能的一个领域，主要是用于处理和分析图像、视频等视觉内容，计算机视觉主要目标是模拟人类“看”和“理解”世界，实现对图像和视频的深层理解和分析。

       计算机视觉被广泛应用于多个领域，在医疗影像分析中，计算机视觉可以帮助医生识别病变组织；在智能交通系统中，它可以用于车辆识别和行人检测，提高交通安全；在零售业，计算机视觉则能够识别商品并进行自动结算。

　　三、机器视觉与计算机视觉如何协同工作？

　　机器视觉和计算机视觉在很多应用中实际上是相辅相成的，机器视觉更侧重于工业自动化，关注产品的尺寸测量、缺陷检测和质量控制等，它依赖于图像捕捉设备和执行机构，如相机和机器人手臂，以实现精确的任务执行。

       计算机视觉则更偏向于图像理解和分析，它使用机器学习和深度学习技术来解析图像内容，识别和分类物体，甚至理解场景，为机器视觉提供了更加智能的决策支持，使得机器视觉系统能够处理更复杂的任务，如变化多端的物体识别和适应性更强的质量控制。

　　机器视觉与计算机视觉的协同工作，大大提高了生产的速度和质量，同时也能降低生产成本。

　　四、二者主要区别介绍

　　1.视觉输入的使用方式

　　这是机器视觉和计算机视觉间的最大区别之一，机器视觉经过算法训练后，以查找图像内容中最重要的信息，但计算机视觉涉及相当多的图像处理，甚至可以进行综合分析。

　　2.应用方式

　　机器视觉通常用于自动化任务，通过设定严格的参数在软件中工作，这些参数可以准确地告诉相机要寻找什么。例如，可以训练计算机快速识别生产线上产品中的某些缺陷，以便将其移除。

     计算机视觉没有这些相同的参数，如果它看到一个以前从未见过的物体，也能识别并判断该物体类型，同样，计算机视觉算法被输入大量信息，被训练识别多种物体，模拟人类大脑处理图像的方式，通常用于更复杂的任务，如图像分类。

　　3.视觉媒体

　　机器视觉只能处理系统摄像头拍摄的图像，但计算机视觉可以处理多种形式的图像来源，包括摄像头、热传感器、激光雷达、运动检测器和雷达等的图像和视频。

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