机器视觉和计算机视觉是两个与图像处理和分析相关的领域，它们有一些相似之处，但也存在一些区别。下面将详细介绍机器视觉和计算机视觉的区别与联系。

一、定义和概念的区别

(资料图)

1、机器视觉：机器视觉是研究如何使机器能够“看”的一门技术，它是计算机科学、图像处理、模式识别等多个领域的交叉学科。机器视觉的目标是通过计算机和相应的算法模拟人类视觉的各个方面，使机器能够理解和解释图像或视频数据。

2、计算机视觉：计算机视觉是指通过计算机和相关算法实现对图像或视频进行处理、分析和理解的过程。计算机视觉的目标是开发出能够自动理解和解释图像和视频内容的计算机系统。

二、研究内容的区别

1、机器视觉：机器视觉主要关注如何让机器能够获取、处理和解释视觉信息。其研究内容包括图像获取、图像预处理、特征提取、目标检测与跟踪、图像分割与识别、三维重建等。机器视觉主要应用于工业自动化、AD820AR机器人技术、智能交通、医学影像分析等领域。

2、计算机视觉：计算机视觉主要研究如何通过计算机和相关算法对图像和视频进行处理和分析。其研究内容包括图像处理、图像分割、特征提取、目标检测与识别、姿态估计、三维重建等。计算机视觉主要应用于图像处理、视频监控、人机交互、虚拟现实等领域。

三、方法和技术的区别

1、机器视觉：机器视觉主要依靠图像处理、模式识别和机器学习等方法和技术进行研究和实现。常用的算法包括边缘检测、滤波、形态学处理、特征提取、分类器设计等。机器视觉还可以利用机器学习算法，如支持向量机、神经网络、决策树等进行目标检测和识别。

2、计算机视觉：计算机视觉主要依靠图像处理、模式识别、计算机图形学和机器学习等方法和技术进行研究和实现。常用的算法包括图像滤波、边缘检测、图像分割、特征提取、目标检测与跟踪、三维重建等。计算机视觉还可以利用机器学习算法，如深度学习、卷积神经网络等进行图像识别和目标检测。

四、应用领域的区别

1、机器视觉：机器视觉主要应用于工业自动化、机器人技术、智能交通、医学影像分析等领域。例如，机器视觉可以用于工业生产线上的质量检测、机器人的视觉导航和目标识别、交通监控中的车辆和行人检测、医学影像中的病灶检测和诊断等。

2、计算机视觉：计算机视觉主要应用于图像处理、视频监控、人机交互、虚拟现实等领域。例如，计算机视觉可以用于图像去噪、图像增强、视频监控中的目标检测和跟踪、人脸识别和表情分析、虚拟现实中的场景重建和交互等。

综上所述，机器视觉和计算机视觉在定义和概念、研究内容、方法和技术以及应用领域上存在一定的区别。机器视觉主要关注如何使机器能够“看”，通过模拟人类视觉的各个方面来理解和解释图像或视频数据；而计算机视觉主要研究如何通过计算机和相关算法对图像和视频进行处理和分析，开发出能够自动理解和解释图像和视频内容的计算机系统。虽然两者有区别，但也有很多共同之处，都是通过图像处理、模式识别和机器学习等技术实现对图像和视频的处理和分析。