机器视觉与计算机视觉的区别是什么「考研照片可以用海马体吗?」

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机器视觉与计算机视觉的区别是什么

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，目前基本上不适合采用深度学习。门槛比较高，龙头企业做的也非常好。

机器人视觉只是个摄像机加上间距探测（雷达），获得对外部情况的“感知”。至于机器人对感知到的信息能否有意识的去利用，就很值得怀疑了。据我所知，目前制造出来的机器人，其主观能动性都是程序化的。其对语言的感知也是预定的，比如：一个语言单词、词组或一句话所产生的声波会分别对应于某个相关联的信息地址，实现某个答案的语言播放，仅此而已。语言，确实是大脑换醒（突现）某个信息的存在机制，这个信息被换醒之后，如果少了自我意识，就无法识别和深度利用（联想思维），要想机器人具有主观能动性，除了能够把感觉到的信息以某种状态“潜伏”下来以外，还要对视觉感觉到的信息与经验信息进行对比。通过对比，获得知道，意识就产生了。然后思维在意识下对即时需求（对某个问题的关注点）进行调动经验信息（长期记忆信息）做出扩散性联想思维活动。所以人与机器人对感觉信息的接收方式和利用方式是绝然不同的。

附：人的信息获得机制之本人之见

大脑获取的各种信息，来自于体内外。大脑获取信息的生理途径来之于视、听、嗅、味以及体内和体表的感受器。人的一切生理活动皆建立在这些感受器的基础之上，可以说是这些感受器赋予了生命体的存在、进化、记忆存取以及自主运动和随意运动的机能。

每一个感受器，在接受一种信息内容的刺激时，都是感受器内群体性神经感受细胞共同兴奋活动的过程。在这个活动过程中，每一个感受细胞各自独立、各自运作、各具兴奋度状态，但又相互协作，在同一个时间段里，把一个信息内容整合在一起。整合，就是形成一个独一无二的记忆单元（共同兴奋体），并且以一个脉冲频率波的形式，实现长期性、整体性和“困绑”在一起的兴奋体状态记忆。这个“兴奋体状态记忆”，在进入海马前，还不具有长期记忆的存在机能，但也有初始信息接受时的短期“印痕”，并在形成长期记忆以后，下次再提取此信息时，埋下了被容易提取出来的“伏笔”（惯性冲动状态）。以视觉感受器为例，视野信息画面借助光入瞳孔，再经过晶状体透镜聚焦后投射至视网膜。

视网膜上进化出了密密麻麻的纵向排列着的柱状视杆和视锥感受细胞。视野中，照片式信息画面内容被数以万计的视网膜感受神经锥细胞所一一对应，视网膜上的感觉神经锥细胞将整体的视野照片式信息画面内容“分割”成了数以万计的像素点。“照片”内容中不同的区域，一般都存在着自然的黑白明暗差和色彩差，无论是黑白差还是色彩差，它们都是一种借助光子下的冲动频率波。对视网膜感受细胞的刺激度大小，一般取决于光的明暗度；对视网膜感受细胞的不同色彩刺激，一般取决于光对视野物的折返频率波的频率波长。有什么样的频率波。就有什么样的视网膜神经锥细胞被刺后的兴奋态。使得视网膜神经锥细胞的兴奋度状态与刺激源的明暗度和色彩度刺激相一致。视网膜中每一个神经锥杆细胞本身，都存在着感受阈，可描述为：从抑制状态的0到最大兴奋度状态的100。如果视野照片式信息内容的某个区域中一个极其微小的点，其黑白色彩亮度处于1，说明能够引起视网膜中某一个神经锥杆细胞的兴奋阈度低到接近极限，或者说这个视野信息的微小点上，暗到不能引起神经锥细胞兴奋的程度；视野信息的黑白色彩亮度处于50，说明视网膜内该神经锥杆细胞被刺激后的兴奋阈度处于中间状态。也说明反光亮度和波峰处于中等刺激水平；视野信息的黑白色彩亮度处于100，说明视网膜内该神经锥杆细胞的兴奋度处于最高限度的档位阈。数以百万计的视网膜神经锥杆细胞在“面对”视野照片式信息画面内容时，“它们”各自做出自己的兴奋度反应。这样，整个视网膜上群体性神经锥细胞的兴奋度，就完全彻底地“复制”了视野照片式信息画面内容中黑白和色彩度的全部状态，即使这个视野信息画面处于光亮度不断变化的环境之下，但就整体性而言，视野信息画面内容通过光反射，对群体性神经细胞的刺激，仍然保持一致的梯度响应，这个视野信息不会因光亮度变化而导致信息内容的串改。视网膜这个群体神经锥杆细胞的整体兴奋状态再汇聚到视神经盘，入视神经，通过外侧膝状体中继后投射到视觉感觉皮质，引起视觉皮层中群体性神经锥细胞的共同兴奋活动。视觉皮层中，神经锥细胞的共同兴奋度状态与视网膜神经细胞的兴奋度状态是一致的，视觉皮质是一种应承性反应，类似于电脑的显示器，有什么样的信息脉冲频率波送达，显示器就“照本宣读”。因此，视觉皮质的应答性反应与视野信息画面内容的黑白色彩相一致。人才得以感觉到视野信息画面。以上就是人感受或获得视野信息内容的生理运作机制。

人的其它感受器，其构造和形态虽然各不相同，但是有一点是相同的，那就是一个感受器内数以百万计的感受细胞，分别都有自己的感受阈，呈相嵌模式，纵柱向排列，相互紧邻在一起，面对同一个信息单元的刺激，感受细胞在同一时间段里，各自做出“自己”的冲动度阈值反应。这种群体性神经细胞的共同差异性、协调性反应（兴奋），表现出错落有致，精准地反应出了全部刺激源的信息状态。

其实我觉得没啥区别

今天刚刚看到华为把安防的部门重命名为机器视觉部门，其实也就是名字的差别，做的事情暂时没有变。

从两个名字看，一个机器视觉，一个计算机视觉，侧着点儿不太一样。

机器视觉更侧着算法与设备的交互，摄像机作为数据收集端，目的是为另一个设备提供信息，如机器手，提供信息的过程就是算法对摄像头数据分析的过程，整个过程有摄像头，算法，设备的交互。

计算机视觉，更侧重平台，更关注于算法分析。

（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。

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。

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