机器视觉与计算机视觉的区别有：1、定义与目标；2、应用领域；3、数据来源；4、处理流程；5、核心技术；6、硬件需求。其中，定义与目标是指两者在科学与工程目标上的差异，机器视觉主要关注实际的工业应用，而计算机视觉更偏向于算法与技术的研究。
1、定义与目标
机器视觉：关注于给机器赋予“看”的能力，以实现特定的检测或者控制功能，常用于工业领域如质检、排序等。
计算机视觉：是计算机科学与图像处理交叉的领域，目标是使计算机能够从图像或视频中获取并解析信息。
2、应用领域
机器视觉：广泛应用于制造业，如自动化生产线的产品检测、医药行业的药品检测等。
计算机视觉：应用范围更广，除了工业应用外，还包括面部识别、无人驾驶、AR/VR等。
3、数据来源
机器视觉：主要来源于工业相机和特定的传感器。
计算机视觉：数据来源广泛，如普通摄像头、手机、无人机等。
4、处理流程
机器视觉：固定的图像获取、预处理、特征提取和决策输出。
计算机视觉：涉及复杂的图像处理、机器学习、深度学习等技术。
5、核心技术
机器视觉：图像处理技术，如滤波、分割、匹配等。
计算机视觉：除基础的图像处理外，还包括模式识别、神经网络、3D建模等。
6、硬件需求
机器视觉：特定的工业相机、光源、镜头和控制器。
计算机视觉：普通摄像头、高性能计算机、GPU等。
延伸阅读：
机器视觉的概念
机器视觉是使机器模拟人眼进行自主感知与决策的技术，通过图像处理技术分析图像数据，为自动化控制提供依据。
计算机视觉的概念
计算机视觉是研究如何使机器“看”的科学，其目的是从图像或视频中提取、分析和理解有用的信息。
文章标题：机器视觉与计算机视觉的区别，发布者：Flawy，转载请注明出处：https://worktile.com/kb/p/62882
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