機器視覺的概念

機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支。簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，得到被攝目標的形態信息，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。

機器視覺系統就是利用機器代替人眼來作各種測量和判斷。它是計算科的一個重要分支，它綜合了光學、機械、電子、計算機軟硬件等方面的技術，涉及到計算機、圖像處理、模式識別、人工智能、信號處理、光機電一體化等多個領域。圖像處理和模式識別等技術的快速發展，也大大地推動了機器視覺的發展。

一般來說，機器視覺設備工作原理就是把機器人視覺硬件主要包括圖像獲取和視覺處理兩部分，而圖像獲取由照明系統、視覺傳感器、模擬-數字轉換器和幀存儲器等組成。機器人視覺通過視覺傳感器獲取環境的二維圖像，并通過視覺處理器進行分析和解釋，進而轉換為符號，讓機器人能夠辨識物體，并確定其位置。

計算機視覺的概念

計算機視覺就是是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，并進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。作為一個科學學科，計算機視覺研究相關的理論和技術，試圖建立能夠從圖像或者多維數據中獲取‘信息’的人工智能系統。

計算機視覺是使用計算機及相關設備對生物視覺的一種模擬。它的主要任務就是通過對采集的圖片或視頻進行處理以獲得相應場景的三維信息，就像人類和許多其他類生物每天所做的那樣。

計算機視覺技術是計算機科學的一個領域，它研究如何使計算機獲得對數字圖像的高級理解。計算機視覺的目標與人類視覺相似: 檢測?、識別和操作物體。

計算機視覺技術有許多潛在的應用，包括:

自動駕駛汽車: 通過使用攝像頭和其他傳感器來檢測環境中的物體。計算機視覺可以讓汽車在沒有人類駕駛的情況下導航。這項技術被用于汽車的自動駕駛，預計在未來幾年將得到更廣泛的應用。

行人檢測: 這通常用于公共安全和自動駕駛應用。通過檢測行人，汽車可以避免事故，并更好地適應周圍環境的速度和駕駛模式。

條形碼/射頻識別(RFID): 這項技術自動讀取產品上的條形碼，使企業能夠跟蹤庫存和簡化他們的操作。嵌入在身份證或項圈中的射頻識別(RFID)標簽也可以用于跟蹤人或動物。

產品缺陷檢查: 通過在發貨前檢查產品的缺陷，公司不僅可以提高產品質量，還能節省客戶退貨的費用。

機器視覺與計算機視覺的區別與聯系

機器視覺和計算機視覺都是涉及計算機看懂圖像或視頻的技術，不過它們是從不同的角度來看待這個問題的。簡單的說，機器視覺是更廣泛的概念，它包括計算機視覺，同時還包括其他技術，如光學字符識別和機器人視覺等。而計算機視覺側重于算法和技術的研究，以使計算機能夠識別和分析圖像或視頻。

具體來說，計算機視覺主要研究如何自動地從圖像或視頻中提取有用的信息，例如圖像分割、目標檢測、物體識別、特征提取、運動跟蹤、三維重建等等。計算機視覺的研究主要集中在算法的設計和優化上，并且使用大量的數據集進行訓練和測試。

而機器視覺是一個更為廣泛的領域，它除了計算機視覺的研究，還包括其他技術，例如視覺傳感器的設計和制造、機器人視覺的應用、光學字符識別等。機器視覺是一個更為綜合性和應用性的領域，其研究的目的是讓機器能夠更好地“看懂”我們的世界，幫助人類更好地應對各種挑戰。

聯系上來說，機器視覺和計算機視覺都是利用計算機算法和模型來幫助機器理解和分析圖像或視頻。兩者都需要對圖像和視頻進行數字化處理，同時使用各種算法和技術來分析和處理數據。此外，它們都采用類似的技術和方法，例如卷積神經網絡(CNN)、循環神經網絡(RNN)、支持向量機(SVM)等。

區別上來說，機器視覺更注重硬件層面，在傳感器和機器人視覺等領域有獨特的應用。而計算機視覺更注重軟件層面，在圖像和視頻的算法和模型方面更為深入和廣泛。可以說，機器視覺是計算機視覺的延伸和拓展。

總之，機器視覺和計算機視覺都是人工智能的重要應用領域，它們通過技術和算法的研究，使得機器能夠更為準確地理解我們的世界，從而為人類帶來更多的價值和便利。