机器视觉与计算机视觉的区别

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。

机器视觉与计算机视觉的区别

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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