随着信息技术的飞速发展，计算机视觉和机器视觉技术已成为当前科学研究的热点领域，计算机视觉主要研究如何让计算机像人眼一样“看”，即从图像或视频中提取信息，而机器视觉则更侧重于如何将视觉信息应用于实际场景，实现物体识别、跟踪、测量等功能，本文将详细介绍计算机视觉和机器视觉的主要研究内容，以期为相关领域的研究者提供参考。
1、图像处理
图像处理是计算机视觉的基础，主要研究如何对图像进行增强、滤波、分割、特征提取等操作，以提高图像质量、提取图像信息，主要技术包括：
（1）图像增强：通过调整图像的亮度、对比度、色彩等参数，使图像更加清晰、易于分析。
（2）图像滤波：消除图像中的噪声，提高图像质量。
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（3）图像分割：将图像划分为若干个互不重叠的区域，便于后续处理。
（4）特征提取：从图像中提取具有代表性的特征，如边缘、角点、纹理等。
2、目标检测与识别
目标检测与识别是计算机视觉的核心任务，主要研究如何从图像或视频中检测和识别出感兴趣的目标，主要技术包括：
（1）目标检测：在图像中定位并检测出感兴趣的目标。
（2）目标识别：根据目标检测到的信息，对目标进行分类。
3、3D重建
3D重建是从二维图像或视频中恢复出三维场景的过程，主要技术包括：
（1）单目视觉重建：利用单目相机获取的图像信息，重建场景的三维结构。
（2）双目视觉重建：利用双目相机获取的图像信息，通过视差计算场景的三维结构。
4、人脸识别
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人脸识别是计算机视觉在生物识别领域的应用，主要研究如何从图像或视频中识别出人脸，主要技术包括：
（1）人脸检测：在图像中定位并检测出人脸。
（2）人脸特征提取：从人脸图像中提取具有代表性的特征，如脸型、五官等。
（3）人脸识别：根据人脸特征，对人脸进行分类。
1、视觉测量
视觉测量是机器视觉在工业领域的应用，主要研究如何利用视觉信息进行物体尺寸、形状、位置等参数的测量，主要技术包括：
（1）标定：确定相机成像系统与实际物体之间的对应关系。
（2）三维测量：利用多视角图像信息，恢复场景的三维结构。
（3）二维测量：利用图像信息，测量物体在二维平面上的尺寸、形状等参数。
2、视觉导航
视觉导航是机器视觉在机器人领域的应用，主要研究如何让机器人通过视觉信息实现自主导航，主要技术包括：
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（1）视觉感知：利用视觉信息获取周围环境信息。
（2）路径规划：根据环境信息，规划机器人移动路径。
（3）运动控制：控制机器人按照规划路径移动。
3、视觉伺服
视觉伺服是机器视觉在自动化领域的应用，主要研究如何利用视觉信息实现机器人或机器臂的精确控制，主要技术包括：
（1）视觉反馈：将视觉信息作为反馈信号，控制机器人或机器臂的运动。
（2）运动规划：根据视觉反馈信息，规划机器人或机器臂的运动轨迹。
计算机视觉和机器视觉是当前科学研究的热点领域，具有广泛的应用前景，本文从图像处理、目标检测与识别、3D重建、人脸识别等方面介绍了计算机视觉的主要研究内容；从视觉测量、视觉导航、视觉伺服等方面介绍了机器视觉的主要研究内容，随着技术的不断发展，计算机视觉和机器视觉将在更多领域发挥重要作用，为人类创造更加美好的未来。
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