《机器视觉与计算机视觉：辨析不包含的方面》
一、引言
机器视觉和计算机视觉在当今的科技领域都占据着重要的地位，它们在许多方面有着相似之处，但也存在诸多区别，在理解它们区别的时候，存在一些误解，需要明确在某些方面并不属于它们的区别范畴。
二、机器视觉与计算机视觉的概念简述
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（一）机器视觉
机器视觉主要是指工业领域中，利用光学系统、工业相机和图像处理软件等，对生产线上的目标进行识别、检测、测量等操作，例如在电子制造业的电路板检测中，机器视觉系统可以快速准确地发现焊点的缺陷、元件的错装等问题，其重点在于通过硬件和软件的结合，为工业自动化生产提供视觉方面的支持，以提高生产效率和产品质量。
（二）计算机视觉
计算机视觉则是一个更为宽泛的概念，它旨在让计算机理解图像和视频中的内容，计算机视觉涉及到图像识别、目标检测、场景理解等多个复杂的任务，例如在自动驾驶技术中，计算机视觉系统需要识别道路、交通标志、其他车辆和行人等各种目标，从而为车辆的行驶决策提供依据，它更多地关注于从视觉数据中提取信息，并利用这些信息进行决策或者理解场景。
三、易被误解为区别的方面
（一）硬件依赖程度
很多人认为机器视觉对硬件依赖程度高，计算机视觉对硬件依赖程度低，这是不准确的。
1、机器视觉
机器视觉确实依赖特定的硬件设备，如高精度的工业相机、特殊的照明系统等，但这些硬件设备的选择也是基于其在特定工业场景下对图像获取质量的要求，随着技术的发展，机器视觉系统也在不断优化硬件设备的通用性和灵活性，现在一些机器视觉系统可以使用普通的工业相机，通过软件算法来弥补硬件性能上的不足。
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2、计算机视觉
计算机视觉同样离不开硬件的支持，虽然在一些研究和简单应用场景中，可以使用普通的摄像头甚至是从网络上获取的图像数据进行处理，但在实际的大规模应用中，如大规模的图像数据存储和处理（像谷歌图像搜索等），也需要强大的硬件计算能力，包括高性能的图形处理单元（GPU）等，在一些新兴的计算机视觉应用，如无人机视觉导航，也需要专门的摄像头和传感器硬件设备来获取高质量的视觉数据。
（二）算法复杂度
有一种观点认为机器视觉的算法复杂度低于计算机视觉，这也是错误的。
1、机器视觉
在机器视觉中，为了实现高精度的目标检测和测量，例如在微小零件的尺寸测量场景下，需要复杂的算法来处理图像中的噪声、边缘检测等问题，像基于形态学的图像处理算法，在机器视觉中被广泛应用于去除噪声和提取目标轮廓，这些算法的参数调整和优化需要深入的数学知识和大量的实践经验。
2、计算机视觉
计算机视觉虽然处理的任务更加多样化，如从图像分类到语义分割等，但不能简单地说其算法复杂度就高于机器视觉，例如在图像分类任务中，经典的卷积神经网络（CNN）算法虽然复杂，但在机器视觉中的一些特定目标分类任务中同样可以应用，并且也需要根据具体的应用场景进行调整，计算机视觉中的一些算法在处理大规模图像数据时，可能会采用简化模型或者近似算法来提高效率，这并不意味着其算法复杂度本质上高于机器视觉。
（三）应用领域的交叉性
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有人觉得机器视觉和计算机视觉的应用领域完全不同，这也是一个误解。
1、机器视觉
机器视觉主要应用于工业生产领域，如制造业、包装业等，在一些新兴的工业物联网（IIoT）场景下，机器视觉也开始涉及到更广泛的领域，如物流中的货物识别和仓储管理等。
2、计算机视觉
计算机视觉的应用领域非常广泛，除了在工业中的一些高端应用场景（如机器人视觉控制等）与机器视觉有重叠外，还在安防监控、医疗影像分析等领域有着广泛的应用，在安防监控领域，计算机视觉技术可以实现人员行为分析、异常事件检测等功能，这与机器视觉在工业生产线上的目标检测有着相似的技术原理。
四、结论
机器视觉和计算机视觉虽然存在区别，但在硬件依赖程度、算法复杂度和应用领域交叉性等方面，不应该被错误地认为是它们的区别所在，正确理解两者之间的关系和区别，有助于在不同的技术研发和应用场景中合理地选择和运用相关技术，推动这两个领域在各自的发展轨道上不断创新，并在更多的交叉领域实现融合发展，为人类的生产生活带来更多的便利和价值。
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