計算機視覺（Computer Vision）和機器視覺（Machine Vision）雖然在概念上有一定的重疊，但在應用領域和側重點上存在明顯的區(qū)別。

計算機視覺的應用

計算機視覺是一個更為廣泛的概念，涵蓋了所有涉及圖像和視頻處理的技術。它的應用領域非常多元化，包括但不限于：

人臉識別：用于手機解鎖、身份驗證等。

自動駕駛：通過對車輛周圍環(huán)境的識別和理解，實現自動駕駛。

智能安防：通過人臉識別和視頻分析等技術，實現智能監(jiān)控和預警。

醫(yī)療影像分析：幫助醫(yī)生進行疾病診斷，如腫瘤檢測、骨折識別等。

增強現實（AR）：將虛擬信息疊加到現實世界中，用于游戲、教育等領域。

機器視覺的應用

機器視覺主要應用于工業(yè)自動化領域，強調實時性、高精度和高速度。具體應用包括：

產品質量檢測：在生產線上實時檢測產品的質量，如缺陷檢測、尺寸測量等。

生產線自動化：通過圖像識別技術實現生產線的自動化操作，如零件組裝、分揀等。

農業(yè)：通過圖像識別技術實現農作物的自動識別和收割。

醫(yī)療：醫(yī)學影像的分析和處理，如X光片、MRI圖像的自動分析。

數字圖像處理和計算機視覺

數字圖像處理（Digital Image Processing）和計算機視覺雖然密切相關，但它們關注的重點和應用領域有所不同。

數字圖像處理

數字圖像處理主要關注圖像的預處理和增強，以便為后續(xù)的分析和識別提供更好的基礎。常見的技術包括：

圖像濾波：去除噪聲，平滑圖像。

圖像增強：提高圖像的對比度、亮度等。

圖像變換：如傅里葉變換，用于頻域分析。

圖像復原：恢復退化的圖像。

計算機視覺

計算機視覺則是在圖像處理的基礎上，進一步進行高級分析和理解。它不僅關注圖像的處理，還關注如何從圖像中提取有用的信息，進行識別、分類和理解。常見的技術包括：

特征提取：從圖像中提取出有用的特征，如邊緣、角點、紋理等。

圖像分割：將圖像劃分為不同的區(qū)域，以便進行進一步的分析。

對象識別：識別圖像中的特定對象，如人臉識別、車輛識別等。

三維重建：從二維圖像中重建出三維場景。

數字圖像處理是計算機視覺的基礎，而計算機視覺則是數字圖像處理的高級應用。兩者相輔相成，共同推動了視覺技術的發(fā)展。