机器视觉详解及与计算机视觉区别介绍

机器视觉是一种让机器模拟人的视觉功能进行感知和理解环境的技术。它主要通过图像采集设备，如摄像头，获取图像，然后利用图像处理和分析技术从图像中提取有用的信息，以实现自动化或半自动化的检测、测量、识别等工作。 

具体来说，机器视觉系统主要包括以下几个步骤：图像采集，预处理，特征提取，数据处理和决策输出。

图像采集是获取待分析对象的图像，预处理是对采集到的图像进行一些基本的处理，如噪声去除，亮度调整等，以便于后续处理。特征提取是从处理过的图像中提取出对任务有用的特征，如边缘，纹理，颜色等。

数据处理则是对提取出的特征进行分析和判断，决策输出是根据分析结果做出相应的响应或决策。 计算机视觉则是一种更为广泛的概念，它包括了机器视觉，但并不仅限于此。计算机视觉的目标是让计算机能够理解和解释现实世界中的图像。

它是一种跨学科领域，涉及到计算机科学，人工智能，图像处理，机器学习等多个领域。计算机视觉不仅关注如何从图像中提取信息，更关注如何理解这些信息，即对图像进行高级的语义理解。 

 两者的主要区别在于，机器视觉更关注于特定问题的解决，如工业检测，而计算机视觉则是一种更为基础和广泛的技术，它的目标是让计算机能够像人一样理解和解释图像。