人工视觉vs机器视觉（Vision群论I）

人工视觉vs机器视觉（Vision群论I）机器视觉 Machine Vision MV，计算机视觉 Computer Vision CV。简单来说，MV 眼睛对着机器，CV 眼睛对着人，应用场景不一样而已。涛涛CV（CV视觉网）：1Vinjn张静（Democratizing Visual Computing）：没有什么区别。把摄像头对着人就是CV，对着车间就是MV。

导言

人工智能AI发展如火如荼，技术之间的边界时而模糊、时而清晰，时而区分，又时而交融。关于机器视觉和计算机视觉，有人认为是一回事儿，有人认为有很大区别。某种程度上，概念的界定，对于深入理解技术及其走向会产生影响，也是技术本身发展的反映。今天“大家谈”，我们一起来看各位技术达人是怎们说的？

01

正方：机器视觉和计算机视觉没什么区别

1

Vinjn张静（Democratizing Visual Computing）：

没有什么区别。把摄像头对着人就是CV，对着车间就是MV。

涛涛CV（CV视觉网）：

机器视觉 Machine Vision MV，计算机视觉 Computer Vision CV。简单来说，MV 眼睛对着机器，CV 眼睛对着人，应用场景不一样而已。

Michael Jackson：

没有区别吧。倒是有几个分支：一个是图像处理，主要是信号与系统，统计，优化；一个是求解景物与图像之间的关系，如立体视觉、三维重建，主要是几何；一个是模式识别，例如如何分割图像、识别目标，主要是人工智能。

Polar Y：

放具体语境中看吧，没有明确定义，一般都是混用。

刘笑纯：

不要纠结中文，试问楼主他们英文分别是啥？好像都是Computer Vision或者Machine Vision， 没什么大区别！

丁若谷：

机器视觉在制造业也许有一些特殊的含义，但一般意义上就是计算机视觉的另一个说法而已。。。

02

反方：当然有分别

1

胡知知：

从学科分类上， 二者都被认为是 Artificial Intelligence 下属科目。但实际提及时，主观感觉上MV 更多注重广义图像信号（激光，摄像头）与自动化控制（生产线）方面的应用。CV 更多注重（2D 3D）图像信号本身的研究以及和图像相关的交叉学科研究（医学图像分析，地图导航）。

不想奔跑的狮子（图像处理算法工程师）：

两个关键点：1、计算机视觉涉及的被用于许多领域自动化图像分析的核心技术。机器视觉通常指的是结合自动图像分析与其他方法和技术，以提供自动检测和机器人指导在工业应用中的一个过程。2、计算机视觉为机器视觉提供理论和算法基础，机器视觉是计算机视觉的工程实现。

basicbeyond：

简单来说，计算机视觉学术一些，更偏软件；机器视觉软硬件都包括（采集设备，光源，镜头，控制，机构，算法等。）指的是系统，更偏实际应用。因此更多的是把机器视觉，叫做机器视觉系统。

速感科技:

机器视觉与计算机视觉当然是有区别的啊！小感从创业公司的角度补充下机器视觉与计算机视觉在应用方向的区别。比较下速感科技和格灵深瞳的公司宗旨和产品线就很清楚了。速感科技：让机器人认识世界，用机器人改变世界;格灵深瞳：让计算机看懂世界。

03

严谨的论证？

1

04

“相对论”支持者？

1

樱落今辰:

现在是2019年，感觉区别其实是越来越小了。计算机视觉在机器人等智能硬件上的应用场景越来越多，这就势必要求相关从业人员对硬件知识有一定的了解。机器视觉所涉及的识别场景也越来越多，智能工厂的机器视觉系统要求能够识别工人是否戴安全帽，无人汽车的机器视觉系统对识别能力的要求更高。现在很多机器视觉工程师都是懂卷积神经网络的。

vincent(机械设计工程师):

计算机视觉和机器视觉只是应用场景不同，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。（以上部分内容编选自知乎。）

互动

仁者见仁，还是智者见智？关于机器视觉和计算机视觉，似乎不像是正反和反方观点那样的截然对立。你有什么看法呢？欢迎留言发表高论。

End

《视觉系统设计》免费索阅