《剖析机器视觉与计算机视觉的区别：探究不包括的方面》
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一、机器视觉与计算机视觉的基本概念
（一）机器视觉
机器视觉是一门将光学、机械、电子、计算机软硬件等技术相结合的综合技术，它主要侧重于工业制造等实际应用场景，通过光学系统获取目标物体的图像，然后利用图像处理算法对图像进行分析和处理，以实现对目标的检测、测量、识别等功能，例如在汽车制造生产线上，机器视觉系统可以用于检测汽车零部件的尺寸是否合格、表面是否有划痕等，其目的是为了提高生产效率、保证产品质量并降低人工成本。
（二）计算机视觉
计算机视觉则更多地从理论和算法的角度出发，旨在让计算机理解图像或视频中的内容，它涉及到图像的获取、处理、分析和理解等多个环节，试图模拟人类视觉系统的功能，计算机视觉的应用领域非常广泛，包括安防监控中的人脸识别、自动驾驶中的路况识别、医学图像分析等，它更关注如何从图像数据中提取高级的语义信息，如场景的理解、目标的行为分析等。
二、两者在多个方面的区别
（一）应用场景
机器视觉主要集中在工业领域，如电子制造、机械加工、食品包装等行业，它要求在特定的、相对稳定的环境下工作，对精度和速度有较高的要求，以满足大规模生产的需求，例如在印刷电路板（PCB）生产中，机器视觉系统能够快速检测出线路是否连通、元件是否焊接正确等微小的缺陷。
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计算机视觉的应用场景更加广泛和多样化，除了工业领域，还广泛应用于消费电子、智能交通、医疗保健、娱乐等多个领域，在安防领域，计算机视觉技术可以对监控视频中的人员和车辆进行识别和跟踪，在复杂的环境下实时分析异常行为。
（二）硬件需求
机器视觉系统的硬件通常是为特定的工业应用定制的，它需要高精度的图像采集设备，如工业相机、镜头等，这些设备需要具备高分辨率、高帧率、抗干扰能力强等特点，机器视觉系统往往与特定的机械装置相结合，例如机器人手臂，以实现对目标物体的操作。
计算机视觉的硬件要求相对更加灵活，在一些应用中，可以使用普通的摄像头，如手机摄像头、网络摄像头等进行图像采集，随着智能手机等移动设备的普及，计算机视觉技术可以在这些移动平台上运行，利用设备自带的计算资源进行简单的图像分析任务。
（三）算法复杂度
机器视觉的算法相对较为固定和专用，由于其应用场景的特殊性，往往针对特定的任务开发特定的算法，例如在产品表面缺陷检测中，算法主要关注图像中的纹理特征、边缘特征等，以准确判断缺陷的类型和位置，这些算法通常经过优化，以提高处理速度和精度，满足实时性的工业生产要求。
计算机视觉的算法则更加复杂和通用，它需要处理各种各样的图像和视频数据，面对不同的任务，如目标识别、图像分割、场景理解等，需要开发综合性的算法框架，例如深度学习中的卷积神经网络（CNN）在计算机视觉中被广泛应用，它能够自动学习图像中的特征表示，但训练和优化这样的模型需要大量的计算资源和数据。
三、机器视觉与计算机视觉区别不包括的方面
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（一）图像数据的基本处理
无论是机器视觉还是计算机视觉，在图像数据的基本处理方面是相似的，这包括图像的预处理，如灰度化、滤波、增强等操作，在去除图像噪声时，两者都可能采用中值滤波等方法，对于图像的特征提取，如边缘检测（Canny边缘检测算法在两者中都可能被使用）、角点检测等基本操作，它们的原理和方法是相通的，这是因为图像的基本结构和性质是相同的，无论是为了工业检测还是为了计算机对图像的理解，都需要对图像的基本特征进行有效的提取和处理。
（二）底层的数学原理
机器视觉和计算机视觉在底层的数学原理上有很多共通之处，它们都依赖于线性代数、概率论、微积分等数学基础，在图像的变换（如傅里叶变换在图像滤波和分析中的应用）、图像的统计特征计算（如均值、方差等用于描述图像的灰度分布）等方面，两者的基本数学原理是一致的，这是因为这些数学原理是对图像数据进行量化分析和处理的基础，无论是针对特定工业任务的机器视觉，还是更广泛应用的计算机视觉，都需要遵循这些基本的数学规律来构建算法和模型。
（三）对图像数据的依赖性
两者都高度依赖于图像数据，机器视觉需要图像数据来检测和测量工业产品的特征，计算机视觉同样需要图像数据来实现诸如识别目标、理解场景等功能，没有图像数据，两者都无法实现其相应的功能，无论是从摄像头、扫描仪还是其他图像采集设备获取的图像数据，都是它们进行后续分析处理的源泉，虽然它们在如何使用图像数据（如处理的目标、应用场景等方面）有所不同，但对图像数据的基本依赖性是相同的。
机器视觉与计算机视觉虽然在应用场景、硬件需求和算法复杂度等方面存在区别，但在图像数据的基本处理、底层数学原理和对图像数据的依赖性等方面是相似的，这些方面不构成它们之间的区别。
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