區(qū)別

定義與應(yīng)用領(lǐng)域：

計(jì)算機(jī)視覺(jué)（Computer Vision, CV）：這是一個(gè)更廣泛的概念，涉及使用計(jì)算機(jī)和相關(guān)設(shè)備模擬生物視覺(jué)的技術(shù)。它專注于讓計(jì)算機(jī)能夠像人類(lèi)一樣理解和分析數(shù)字圖像或視頻。計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(gè)方面。其應(yīng)用場(chǎng)景非常廣泛，包括但不限于自動(dòng)駕駛、醫(yī)療影像分析、虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域。

機(jī)器視覺(jué)（Machine Vision, MV）：機(jī)器視覺(jué)更側(cè)重于工業(yè)領(lǐng)域和自動(dòng)化應(yīng)用。它通常涉及到對(duì)圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)處理和分析，用于自動(dòng)化檢測(cè)、測(cè)量、識(shí)別等任務(wù)，以提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)往往包括圖像傳感器、光源、鏡頭等硬件設(shè)備，以及圖像處理、分析和控制的軟件模塊。典型的機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用場(chǎng)景包括工業(yè)生產(chǎn)線上的產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)、缺陷檢測(cè)、配件識(shí)別、定位和跟蹤等。

側(cè)重點(diǎn)：

計(jì)算機(jī)視覺(jué)：側(cè)重于理論算法研究，旨在解決如何讓計(jì)算機(jī)“看懂”圖像和視頻的問(wèn)題。

機(jī)器視覺(jué)：側(cè)重于工程應(yīng)用，強(qiáng)調(diào)實(shí)時(shí)性、精度和速度。

聯(lián)系

技術(shù)基礎(chǔ)：兩者都使用圖像捕獲和分析來(lái)執(zhí)行任務(wù)，共享許多相同的技術(shù)和方法，如圖像處理、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等。

系統(tǒng)組件：計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器視覺(jué)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(biāo)：兩者的目標(biāo)都是通過(guò)自動(dòng)化的方式處理和分析圖像，以提供有用的結(jié)果。

轉(zhuǎn)行建議

如果你正在考慮從機(jī)器視覺(jué)轉(zhuǎn)向計(jì)算機(jī)視覺(jué)，或者反之，以下幾點(diǎn)可能會(huì)對(duì)你有所幫助：

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

學(xué)習(xí)新領(lǐng)域：盡管有許多相似之處，但每個(gè)領(lǐng)域都有其特定的知識(shí)和技能要求。例如，計(jì)算機(jī)視覺(jué)可能更注重算法和理論研究，而機(jī)器視覺(jué)則更注重實(shí)際應(yīng)用和系統(tǒng)集成。

市場(chǎng)需求：了解市場(chǎng)需求和趨勢(shì)也很重要。目前，計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛、醫(yī)療影像分析等新興領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，而機(jī)器視覺(jué)在制造業(yè)和工業(yè)自動(dòng)化中仍然是不可或缺的。

個(gè)人興趣：考慮你的個(gè)人興趣和職業(yè)目標(biāo)。如果你對(duì)理論研究和廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景感興趣，計(jì)算機(jī)視覺(jué)可能更適合你；如果你喜歡解決實(shí)際問(wèn)題并看到即時(shí)的應(yīng)用效果，機(jī)器視覺(jué)可能是一個(gè)更好的選擇。

機(jī)器視覺(jué)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)之間有許多聯(lián)系，但也有一些顯著的區(qū)別。無(wú)論你選擇哪一個(gè)領(lǐng)域，都需要不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)新的技術(shù)和應(yīng)用。