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大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于***t驾驶技巧的问题，于是小编就整理了1个相关介绍***t驾驶技巧的解答，让我们一起看看吧。

1. 机器视觉与计算机视觉的区别是什么？

机器视觉与计算机视觉的区别是什么？

我是 机器视觉软件工程师 专业做机器视觉相关的开发。

机器视觉是计算机视觉领域研究的一个分支。计算机视觉研究的方向更广，以下是我的讲解。

机器视觉

机器视觉重在对图像的理解，成像系统获取图像后，通过图像处理算法对图像进行增加、分割、特征提取等算法操作后。计算机视觉是一个更大的研究方向，通过不断的研究和总结把一些前沿的理论应用到机器视觉领域， 现在的机器视觉算法，早在十几年二十几年前都有人研究好了，而大规模的机器视觉应用是在00年后，特别是苹果手机问世，苹果手机对产品零件质量要求更高，让机器视觉这个行业也带火起来了，国内外工厂也就都慢慢接受机器视觉检测了。 计算机视觉在我们公司是有方向的，他们是 “预研组”， 也就是预研究计算机视觉的技术， 不断的把这些技术应用到机器视觉领域， 比如这几年深度学习比较火， 这以前是计算机视觉研究的领域， 现在把深度学习带入机器视觉，进行检测工业生产中的一些产品缺陷，如下图中，通过深度学习检测产品生产过程中产品颜色、高度等是否正常。

我相信在十几年后，很多计算机视觉里面的技术都会应用到机器视觉领域，为工业自动化领域贡献一片力量。

计算机视觉

计算机视觉是一门大的学科，是一门理论性很强的研究领域，国内外很多大牛都在研究这个领域，国内计算机视觉 ‘四小龙’，商汤科技、旷视科技、依图科技、云从科技都是在计算机视觉领域有深度研究，顺便说一句，美国这个把 商汤科技 列为贸易管制清单中，足以见计算机视觉在未来的重要性。

计算机视觉是一门大学科，里面包括图像处理、模式识别、图像识别、语音识别、语义识别、人工智能、深度学习、人脸识别等，是非常多的

计算机视觉的应用场景相对复杂，要识别的物体类型也多，形状不规则，规律性不强。所以深度学习比较适合计算机视觉。而且光线，距离，角度等前提条件，往往是动态的，所以对于准确度要求，一般来说要低一些。

机器视觉包括图像数字化、图像操作和图像分析，通常使用计算机来完成，所以说它是一门覆盖图像处理和计算机视觉的专业。其场景相对简单固定，识别的类型少(在同一个应用中)，规则且有规律，但对准确度，处理速度要求都比较高。关于速度，一般机器视觉的分辨率远高于计算机视觉，而且往往要求实时，所以处理速度很关键，目前基本上不适合***用深度学习。门槛比较高，龙头企业做的也非常好。

计算机视觉和机器视觉应用场景不同，就像拉货车和载客车是的，侧重点不同而已，一个侧重人工智能分支，一个侧重工业应用！简单说起来的话，计算机视觉偏重于深度学习并且偏向软件，机器视觉偏重于特征识别同时对硬件方面要求也比较高，不过随着对智能识别要求越来越高的发展，这两个方向毕竟会互相渗透互相融合，区别也仅仅限于应用领域不同而已。

其次，我感觉最大的区别，在于技术要求的侧重点不一样，甚至差别很大。

计算机视觉，主要是对质的分析，比如分类识别，这是一个杯子那是一条狗。或者做身份确认，比如人脸识别，车牌识别。或者做行为分析，比如人员入侵，徘徊，遗留物，人群聚集等。

机器视觉，主要侧重对物品测量的分析，比如通过机器视觉去测量一个零件的直径，甚至可以检测物品外观的缺陷以及瑕疵等等，一般来说，对准确度要求很高。这方面大家如果想了解可以参考国辰机器人，具体就不多说了，希望我的回答可以帮到你。

（1）从字面上，机器视觉和计算机视觉载体不同，机器视觉是应用在机器设备上，而计算机视觉则是单纯的计算机计算出来。

（2）从目的上，机器视觉是为了被测物测量，计算机视觉为了目标信息提取识别。

（3）从原理上，机器视觉依赖于摄像机模型，进而建立摄像机坐标系或世界坐标系下物体测量/位姿估计/空间定位等；计算机视觉单纯的依赖于图像信息，不涉及空间信息，具体表现在三大任务上分类/识别/分割。

（4）从学科上，自动化、机械工程等专业主要依赖于机器视觉建立智能装备解决方案；计算机等专业则以计算机视觉建立摄像机的软件算法。

机器视觉与计算机视觉的共同基础理论有图像处理，分化点在解决任务时逐步形成了鲜明的体系方法。不过，目前这两者很多时候没有明显的分界线，例如计算机视觉的深度学习，也已逐步应用在机器人抓取等场合。以点云信息为对象，计算机视觉建立了很多方法，这也促进了三维空间下机器视觉的发展。

到此，以上就是小编对于***t驾驶技巧的问题就介绍到这了，希望介绍关于***t驾驶技巧的1点解答对大家有用。