机器视觉和计算机视觉的区别是什么

　　机器视觉简单来说就是利用机器替代人眼，形成视觉能力，实现引导、定位、测量、检测、识别等功能。从技术角度来讲，机器视觉被认为是人工智能的分支，需要通过人工智能算法将图像信号进行处理和分析，深度学习构建神经网络对海量的图像数据进行学习，能够实现对待测物体的精确分析。相比人眼，机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多，并且可以胜任很多严酷场景，以及完成高计算强度的、枯燥的、重复的工作。

　　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。

　　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。