人工智慧是乙個涵蓋幾種特定技術的總稱。本文我們將探索機器視覺（mv）和計算機視覺（cv）。它們都涉及到視覺輸入，因此了解這些重疊技術的優勢，侷限性和最佳用例場景非常重要。
研究人員早在20世紀50年代就開始開發計算機視覺技術，從簡單的二維成像開始，用於統計模式識別。直到2023年，當麻省理工學院人工智慧實驗室的研究人員開發出一種自下而上的方法，從2d計算機建立的「草圖」中推斷3d模型時，計算機視覺的實際應用變得顯而易見。從那時起，影象識別技術通過一般用例分為不同的類別。
計算機視覺和機器視覺都使用影象捕獲和分析來執行人眼無法比擬的速度和準確度的任務。考慮到這一點，通過它們的共性來描述這些密切相關的技術可能更有成效，通過它們的具體用例而不是它們的差異來區分它們。
計算機視覺和機器視覺系統共享大部分相同的元件和要求：
一種包含影象感測器和鏡頭的成像裝置
可以使用影象捕獲板或幀抓取器（在一些使用現代介面的數位相機中，不需要幀抓取器）
適用於應用的照明
通過計算機或內部系統處理影象的軟體，如許多「智慧型」相機
那麼實際的區別是什麼？計算機視覺是指影象捕獲和處理的自動化，重點是影象分析。換句話說，計算機視覺的目標不僅僅是看，而且還要根據觀察結果處理並提供有用的結果。機器視覺是指在工業環境中使用計算機視覺，使其成為計算機視覺的子類別。
計算機視覺在行動
能夠直觀地識別產品缺陷和流程效率低下等問題的能力對於製造商限制成本和提高客戶滿意度至關重要。自90年代以來，機器視覺系統已安裝在全球數千家工廠中，用於自動化許多基本的質量保證和效率功能。憑藉增強的資料共享功能和由創新雲技術提供的更高精度，機器視覺驅動系統在製造業中的使用已開始加速。製造商意識到機器視覺系統是實現質量，成本和速度目標的重要投資。
生產線上的機器視覺
檢測缺陷並快速減輕這些缺陷的原因是任何製造過程的重要方面。朗銳智科（www.lrist）轉向機器視覺解決方案，以主動解決缺陷的發生和根本原因。通過在生產線上安裝攝像頭並培訓機器學習模型來識別定義好產品與不良產品的複雜變數，可以實時識別缺陷並確定缺陷發生在製造過程中的哪個位置如此主動可以採取措施。
為視覺技術注釋機器學習模型
為了實現計算機或機器視覺目標，首先需要培訓使您的視覺系統「智慧型化」的機器學習模型。並且為了使機器學習模型準確，需要大量注釋資料，特定於解決方案』重建。有免費的公共使用資料集可用於測試演算法或執行簡單任務，但要使大多數實際專案成功，需要專門的資料集來確保它們包含正確的元資料。例如，在自動駕駛車輛內實施計算機視覺模型需要大量的影象標註來標記人，交通訊號，汽車和其他物體。任何低於總精度的東西都將成為自動駕駛汽車的乙個巨大問題。
具有不同用例的相關技術
雖然計算機視覺和機器視覺之間的界限已經模糊，但兩者最好用其用例來定義。計算機視覺傳統上用於自動化影象處理，機器視覺是計算機視覺在實際介面中的應用，例如工廠生產線。
定製機器視覺服務
現代視覺系統旨在提供改善的影象質量，是影象恢復，影象編碼和影象解釋的理想選擇。每當工業應用需要識別，指導或測量時，機器視覺是一種廣泛使用的選擇。
（計算機視覺）計算機視覺基礎
opencv cximage cimg freeimage opencv中vc庫的版本與visual studio版本的對應關係 vc8 2005 vc9 2008 vc10 2010 vc11 2012 vc12 2013 vc14 2015 vc15 2017 visual studio中的輔助...
計算機視覺
主講老師 曹洋 課程 視覺 基礎 底 層處理 影象處理 特徵提 取 中 層處理 影象分割 相機標 定 深度 估計 運 動估計 高層處 理 3d 重建 目 標識別 視 覺基 礎 底層 處理 圖 像處理 特徵提取 中層 處理 圖 像分割 相機標定 深度估 計 運動 估計 高層處理 3d重 建 目標 識別...
計算機視覺
眾所周知，計算機不認識影象,只認識數字。為了使計算機能夠 理解 影象，從而具有真正意義上的 視覺 本章我們將研究如何從影象中提取有用的資料或資訊，得到影象的 非影象 的表示或描述，如數值 向量和符號等。這一過程就是特徵提取，而提取出來的這些 非影象 的表示或描述就是特徵。有了這些數值或向量形式的特徵...