機器視覺和計算機視覺是兩個密切相關(guān)但又有所區(qū)別的概念。

一、定義

1. 機器視覺

機器視覺，又稱為計算機視覺，是指利用計算機、圖像處理技術(shù)和人工智能技術(shù)，使機器能夠感知、識別、分析和理解圖像信息的一門學(xué)科。機器視覺的研究目標是讓機器具有類似人類的視覺能力，能夠自動、準確地完成各種視覺任務(wù)。

2. 計算機視覺

計算機視覺，又稱為視覺計算，是指利用計算機技術(shù)、圖像處理技術(shù)和人工智能技術(shù)，對圖像或視頻數(shù)據(jù)進行分析、處理和理解的一門學(xué)科。計算機視覺的研究目標是讓計算機能夠像人類一樣理解和解釋視覺信息，從而實現(xiàn)對圖像或視頻的自動分析和處理。

二、發(fā)展歷程

1. 機器視覺的發(fā)展歷程

機器視覺的發(fā)展可以追溯到20世紀50年代。當時，科學(xué)家們開始嘗試利用計算機技術(shù)對圖像進行處理和分析。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，機器視覺逐漸成為一個獨立的研究領(lǐng)域。20世紀70年代，機器視覺開始應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)，如自動化生產(chǎn)線上的缺陷檢測、尺寸測量等。20世紀90年代，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，機器視覺開始涉及到更復(fù)雜的視覺任務(wù)，如物體識別、場景理解等。

2. 計算機視覺的發(fā)展歷程

計算機視覺的發(fā)展與機器視覺的發(fā)展密切相關(guān)。20世紀60年代，科學(xué)家們開始嘗試利用計算機對圖像進行分析和處理。20世紀70年代，計算機視覺開始應(yīng)用于醫(yī)學(xué)、遙感等領(lǐng)域。20世紀90年代，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，計算機視覺開始涉及到更復(fù)雜的視覺任務(wù)，如人臉識別、行為識別等。

三、應(yīng)用場景

1. 機器視覺的應(yīng)用場景

機器視覺在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，如：

（1）工業(yè)生產(chǎn)：機器視覺可以用于自動化生產(chǎn)線上的缺陷檢測、尺寸測量、定位、裝配等任務(wù)。

（2）醫(yī)療診斷：機器視覺可以輔助醫(yī)生進行疾病診斷，如腫瘤識別、骨折檢測等。

（3）自動駕駛：機器視覺可以用于自動駕駛汽車的環(huán)境感知、障礙物檢測、道路識別等任務(wù)。

（4）安防監(jiān)控：機器視覺可以用于視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的異常行為檢測、人臉識別、車牌識別等任務(wù)。

2. 計算機視覺的應(yīng)用場景

計算機視覺在許多領(lǐng)域也有廣泛的應(yīng)用，如：

（1）圖像編輯：計算機視覺可以用于圖像編輯軟件中，實現(xiàn)自動去紅眼、自動白平衡、自動裁剪等功能。

（2）視頻分析：計算機視覺可以用于視頻分析系統(tǒng)中，實現(xiàn)運動檢測、行為識別、場景理解等功能。

（3）人臉識別：計算機視覺可以用于人臉識別系統(tǒng)中，實現(xiàn)人臉檢測、人臉跟蹤、人臉比對等功能。

（4）虛擬現(xiàn)實：計算機視覺可以用于虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)中，實現(xiàn)手勢識別、眼球追蹤等功能。

四、技術(shù)方法

1. 機器視覺的技術(shù)方法

機器視覺的技術(shù)方法主要包括：

（1）圖像采集：利用攝像頭等設(shè)備采集圖像信息。

（2）圖像預(yù)處理：對采集到的圖像進行濾波、增強、去噪等操作，提高圖像質(zhì)量。

（3）特征提取：從圖像中提取有用的特征信息，如邊緣、角點、紋理等。

（4）模式識別：利用機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法，對提取的特征進行分類、識別。

（5）決策與控制：根據(jù)識別結(jié)果，實現(xiàn)對機器的控制和決策。

2. 計算機視覺的技術(shù)方法

計算機視覺的技術(shù)方法主要包括：

（1）圖像處理：對圖像進行濾波、增強、去噪等操作，提高圖像質(zhì)量。

（2）特征提?。簭膱D像中提取有用的特征信息，如顏色、紋理、形狀等。

（3）圖像分割：將圖像劃分為不同的區(qū)域或?qū)ο?，以便進行進一步的分析和處理。

（4）目標檢測：在圖像中檢測出特定的目標，如人臉、車輛等。

（5）目標跟蹤：對檢測到的目標進行跟蹤，實現(xiàn)對目標的運動軌跡的分析。

（6）場景理解：對圖像中的場景進行理解和解釋，如場景分類、場景重建等。

五、優(yōu)缺點

1. 機器視覺的優(yōu)點

（1）自動化程度高：機器視覺可以實現(xiàn)對圖像的自動處理和分析，提高生產(chǎn)效率。

（2）準確性高：機器視覺可以利用先進的算法和技術(shù)，提高識別和檢測的準確性。

（3）適應(yīng)性強：機器視覺可以適應(yīng)不同的環(huán)境和條件，具有較強的魯棒性。

（4）可擴展性好：機器視覺可以根據(jù)需要進行擴展和升級，滿足不同的應(yīng)用需求。

2. 機器視覺的缺點

（1）成本較高：機器視覺系統(tǒng)的研發(fā)和維護成本較高。

（2）技術(shù)門檻高：機器視覺技術(shù)的研究和應(yīng)用需要較高的技術(shù)水平。