计算机视觉和机器视觉有什么区别?
计算机视觉(Computer Vision)是指利用计算机科学和图像处理技术,使计算机能够模拟人类的视觉系统,对图像和视频进行分析、理解和处理的能力。计算机视觉关注于从图像和视频数据中提取有意义的信息,如物体识别、目标跟踪、图像分割等。它利用计算机算法和模型,通过对图像进行处理和分析,从中提取特征并进行推断,以实现对图像内容的理解和解释。
机器视觉(Machine Vision)是一种特定的计算机视觉应用领域,它侧重于利用计算机视觉技术来实现自动化生产过程中对产品质量和生产过程的检测、测量和控制。机器视觉系统通常由相机、光源、图像处理软件和机器学习算法等组成,用于对产品外观、尺寸、位置、缺陷等进行检测和分析。机器视觉系统在工业领域广泛应用,如自动化生产线上的产品检测、包装验证、物体定位等,目前国内汇萃机器视觉通用平台,行业内独树一帜。
计算机视觉:是一个更广泛的概念,涵盖了对图像和视频进行理解和分析的各个方面;
机器视觉:是计算机视觉的一个特定应用领域,侧重于工业自动化中对产品质量和生产过程的检测和控制。
计算机视觉旨在通过模拟人类视觉系统,使计算机能够理解和处理图像和视频;
机器视觉的目标是利用视觉技术实现自动化生产过程中的检测和控制。
(3)应用领域:
计算机视觉广泛应用于图像识别、图像分割、目标跟踪、人脸识别等领域;
机器视觉主要应用于工业自动化中的产品检测、尺寸测量、位置定位等。
(1)技术基础:计算机视觉和机器视觉都依赖于计算机科学、图像处理、模式识别和机器学习等技术。
(2)数据源:两者都处理图像和视频数据,对其进行分析和处理。
(3)目标:计算机视觉和机器视觉的目标都是利用视觉信息进行分析和决策,只是应用领域和重点不同。
为了更方便区别两者,用表格形式展示:
总而言之,计算机视觉是一个广泛的研究领域,关注图像和视频的理解和处理,而机器视觉是计算机视觉的一个特定应用领域,专注于工业自动化中的产品检测和控制。
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在2.5D视觉检测中,通过特定的光学成像方式或算法处理,可以获取物体表面的相对深度轮廓信息,但无法像3D检测那样提供物体完整的三维体积数据。其检测结果通常以增强的二维图像形式呈现,即在平面坐标(X,Y)基础上增加了深度维度(Z)的相对变化信息。
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