机器视觉与计算机视觉的区别？

随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，也有许多小伙伴经常把“机器视觉”与“计算机视觉”混淆，那么二者究竟有什么区别呢？让我们看看大家都是怎么说的吧。

应用领域区别：

机器视觉是计算机视觉在工厂自动化中的应用，传统的机器视觉主要应用于工业领域，计算机视觉不限于工业领域。

如果我们把机器视觉看作一个系统的主体，那么计算机视觉就是视网膜、视神经、大脑和中枢神经系统。机器视觉系统使用摄像机来查看图像，然后计算机视觉算法对图像进行处理和解释，然后指示系统中的其他组件对这些数据采取行动。

计算机视觉可以单独使用，而不需要成为大型机器系统的一部分。但是一个机器视觉系统如果没有计算机和其核心的特定软件是无法工作的。这远远超出了图像处理。在计算机视觉(CV)术语中，图像甚至不必是照片或视频;它可能是来自热或红外传感器、运动探测器或其他来源的“图像”。

学科分类区别：

机器视觉（Machine Vision, MV） & 计算机视觉(Computer Vision, CV)

从学科分类上， 二者都被认为是 Artificial Intelligence 下属科目.但实际提及时， 主观感觉上MV 更多注重广义图像信号（激光，摄像头）与自动化控制（生产线）方面的应用。CV 更多注重（2D, 3D）图像信号本身的研究以及和图像相关的交叉学科研究（医学图像分析，地图导航

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人眼功能划分：

人眼具有的功能可以作为计算机视觉，比如可以识别物体，可以认识人，不能够精确获得到障碍的距离，但是足以避障。

人眼相比相机做不到的作为机器视觉，比如精确测出一个物体的尺寸，物体和相机之间的相对距离和角度等。

总结来说，计算机视觉依赖人眼和大脑，有智能化功能，也依赖经验的累计。机器视觉则是依赖严格的几何，重在精确。

软硬件应用：

简单来说，计算机视觉学术一些，更偏软件；机器视觉软硬件都包括（采集设备，光源，镜头，控制，机构，算法等。），指的是系统，更偏实际应用。因此更多的是把机器视觉，叫做机器视觉系统。

定义区别：

在这里总结里两个关键点，供大家参考：

1、计算机视觉涉及的被用于许多领域自动化图像分析的核心技术。机器视觉通常指的是结合自动图像分析与其他方法和技术，以提供自动检测和机器人指导在工业应用中的一个过程。

2、计算机视觉为机器视觉提供理论和算法基础，机器视觉是计算机视觉的工程实现。

计算能力区别：

感觉区别主要在计算能力上。在计算机和机器人的计算能力中，前者几乎可以是无限的，而后者的算法必须考虑控制计算规模。

应用场景区别：

计算机视觉和机器视觉只是应用场景不同，就像拉货车和载客车是的，侧重点不同而已，一个侧重人工智能分支，一个侧重工业应用！简单说起来的话，计算机视觉偏重于深度学习并且偏向软件，机器视觉偏重于特征识别同时对硬件方面要求也比较高，不过随着对智能识别要求越来越高的发展，这两个方向毕竟会互相渗透互相融合，区别也仅仅限于应用领域不同而已。

侧重点不同：

随着信号处理理论和计算机技术的发展，人们试图用摄像机获取环境图像并将其转换成数字信号，用计算机实现对视觉信息处理的全过程，这样就形成了一门新兴的学科———计算机视觉。计算机视觉的研究目标是使计算机具有通过一幅或多幅图像认知周围环境信息的能力。这使计算机不仅能模拟人眼的功能，而且更重要的是使计算机完成人眼所不能胜任的工作。机器视觉则是建立在计算机视觉理论的基础上，偏重于计算机视觉技术工程化。与计算机视觉研究的视觉模式识别、视觉理解等内容不同，机器视觉重点在于感知环境中物体的形状、位置、姿态、运动等几何信息。

——内容选自“知乎”