机器视觉VS计算机视觉

​机器视觉和计算机视觉其实是既有区别又有联系的。机器视觉是一个多学科交叉的领域，它包括了光学、机械、电气等学科，更多用于工业机器人、尺寸测量、缺陷检测、识别任务。
而计算机视觉则是一种更为广泛的概念，它几乎涵盖了所有涉及图像和视频处理的技术，包括机器视觉中的视觉算法、人脸识别、图像理解，或者文生图、图生图，等等。
机器视觉主要处理的是静态图像，通过提取图像中的特征信息，对特征进行各种分析和处理，用到的传统图像处理方式比较多。而近年来计算机视觉则更偏重深度学习算法，注重对图像中各种动态元素的理解和识别，例如物体的运动、跟踪、场景去雾、人群计数、行人重识别、步态识别等等。
在应用领域方面，机器视觉在工业自动化领域的应用非常广泛，例如汽车制造、半导体封装等、产品质量检测、尺寸测量、自动装配等，由于工业化生产线对质量的严格把控，机器视觉往往对算法性能要求非常高。
而计算机视觉的应用则更加多元化，包括人脸识别、自动驾驶、智能监控安防等，比较贴近生活，对算法性能要求没有机器视觉严格。
其实机器视觉和计算机视觉就算法来说，理论部分都是相通的，只是侧重点有所不同。从就业前景来看，计算机视觉就业面广一些，如果读研的话发文章要比机器视觉容易。机器视觉更偏向工程化一些，要求对机械、电气、光学、各种相机、采集卡等有了解。
我本人也是从机械工程转到了计算机视觉，后期进入了机器视觉这个领域，如果你也对视觉感兴趣的话，或者对于视觉行业有什么疑问欢迎评论区留言。
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