本文目录导读：
图片来源于网络，如有侵权联系删除
在科技飞速发展的今天，机器视觉与计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，已经广泛应用于工业、医疗、安防、交通等多个领域，尽管两者都涉及图像处理与分析，但它们在技术原理、应用场景和目标等方面存在着明显的区别，本文将从五个方面探讨机器视觉与计算机视觉的区别，旨在揭示不包括的那一方面。
技术原理
1、机器视觉：主要研究如何让机器通过图像获取信息，实现对物体形状、颜色、纹理等特征的识别，其核心技术包括图像采集、预处理、特征提取、识别与分类等。
2、计算机视觉：主要研究如何使计算机像人一样“看”世界，实现对图像的自动处理与分析，其核心技术包括图像处理、图像分析、模式识别、机器学习等。
应用场景
1、机器视觉：广泛应用于工业检测、质量控制、机器人导航、医疗诊断等领域，如：在生产线中检测产品缺陷、实现自动化装配、进行医疗影像分析等。
2、计算机视觉：广泛应用于安防监控、自动驾驶、人脸识别、虚拟现实等领域，如：在交通监控中识别违法行为、实现自动驾驶汽车、进行人脸识别等。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
目标
1、机器视觉：主要目标是提高生产效率、降低成本、提高产品质量。
2、计算机视觉：主要目标是实现计算机对图像的自动处理与分析，为人类提供便捷、智能的服务。
处理方法
1、机器视觉：主要采用基于规则的方法，如阈值分割、边缘检测、形态学操作等。
2、计算机视觉：主要采用基于统计的方法，如支持向量机、神经网络、深度学习等。
不包括的那一方面
在上述四个方面中，机器视觉与计算机视觉都存在着明显的区别，不包括的那一方面是：发展历程。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
1、机器视觉：起源于20世纪60年代，主要关注于图像处理与分析技术，随着计算机技术的不断发展，机器视觉逐渐应用于各个领域。
2、计算机视觉：起源于20世纪70年代，早期主要关注于图像处理与分析技术，随着人工智能的兴起，计算机视觉逐渐成为人工智能领域的一个重要分支。
机器视觉与计算机视觉在技术原理、应用场景、目标、处理方法等方面都存在着明显的区别，而发展历程则是不包括的那一方面，随着科技的不断发展，两者在未来的发展中将相互借鉴、相互促进，为人类社会带来更多便利和福祉。
评论列表