區(qū)別

定義與應用領域：

計算機視覺（Computer Vision, CV）：這是一個更廣泛的概念，涉及使用計算機和相關設備模擬生物視覺的技術。它專注于讓計算機能夠像人類一樣理解和分析數(shù)字圖像或視頻。計算機視覺的研究涵蓋了從圖像獲取、處理和分析到高層次的圖像理解和推理等多個方面。其應用場景非常廣泛，包括但不限于自動駕駛、醫(yī)療影像分析、虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實等領域。

機器視覺（Machine Vision, MV）：機器視覺更側重于工業(yè)領域和自動化應用。它通常涉及到對圖像進行實時處理和分析，用于自動化檢測、測量、識別等任務，以提高生產(chǎn)效率和質量。機器視覺系統(tǒng)往往包括圖像傳感器、光源、鏡頭等硬件設備，以及圖像處理、分析和控制的軟件模塊。典型的機器視覺應用場景包括工業(yè)生產(chǎn)線上的產(chǎn)品質量檢測、缺陷檢測、配件識別、定位和跟蹤等。

側重點：

計算機視覺：側重于理論算法研究，旨在解決如何讓計算機“看懂”圖像和視頻的問題。

機器視覺：側重于工程應用，強調實時性、精度和速度。

聯(lián)系

技術基礎：兩者都使用圖像捕獲和分析來執(zhí)行任務，共享許多相同的技術和方法，如圖像處理、模式識別、機器學習等。

系統(tǒng)組件：計算機視覺和機器視覺系統(tǒng)通常包含相似的組件，如成像裝置（包含圖像傳感器和鏡頭）、照明、圖像處理軟件等。

目標：兩者的目標都是通過自動化的方式處理和分析圖像，以提供有用的結果。

轉行建議

如果你正在考慮從機器視覺轉向計算機視覺，或者反之，以下幾點可能會對你有所幫助：

技能遷移：由于兩者在技術基礎和系統(tǒng)組件上有許多相似之處，你現(xiàn)有的技能和知識將對你的轉型有很大幫助。

學習新領域：盡管有許多相似之處，但每個領域都有其特定的知識和技能要求。例如，計算機視覺可能更注重算法和理論研究，而機器視覺則更注重實際應用和系統(tǒng)集成。

市場需求：了解市場需求和趨勢也很重要。目前，計算機視覺在自動駕駛、醫(yī)療影像分析等新興領域有著廣泛的應用，而機器視覺在制造業(yè)和工業(yè)自動化中仍然是不可或缺的。

個人興趣：考慮你的個人興趣和職業(yè)目標。如果你對理論研究和廣泛的應用場景感興趣，計算機視覺可能更適合你；如果你喜歡解決實際問題并看到即時的應用效果，機器視覺可能是一個更好的選擇。

機器視覺和計算機視覺之間有許多聯(lián)系，但也有一些顯著的區(qū)別。無論你選擇哪一個領域，都需要不斷學習和適應新的技術和應用。