机器视觉与计算机专业有着密切的联系。机器视觉是人工智能快速发展的一个分支，它是一个涉及多学科的综合技术领域。从学科分类来看，机器视觉的一二级学科分别涉及控制科学与工程、模式识别与智能系统，机械、机电、自动化等相关专业，或者计算机科学与技术、计算机应用技术等专业范畴。机器视觉与计算机专业相关，但不能简单地说机器视觉就是计算机专业，它还涵盖了其他众多专业领域的知识和技术。例如，在一个典型的机器视觉应用系统中，图像捕捉、数字图像处理、智能判断决策等模块都离不开计算机技术的支持，包括计算机的硬件运算能力和软件算法等方面。
视觉相关专业领域
一、从机器视觉所涵盖的专业领域来看
电气工程：用于机器视觉系统中硬件和软件的设计。例如，为视觉系统设计合适的电路，保障电力供应和信号传输等功能，这是构建机器视觉系统的硬件基础部分。
工程数学：是图像处理技术的基础。工程数学中的许多理论和方法，如矩阵运算、概率论、数理统计等，在图像的分析、处理和特征提取等方面发挥着重要作用，例如图像的滤波、边缘检测等算法都依赖工程数学知识。
物理：是照明系统设计的基础。合适的照明对于机器视觉系统获取清晰准确的图像至关重要，物理原理在设计照明系统的光强、波长、光照角度等方面提供理论依据。
机械工程：是机器视觉系统最广泛的应用领域之一。在工业生产线上，机械工程与机器视觉相结合，用于产品的检测、尺寸测量、定位等操作，例如在自动化生产中利用机器视觉对机械零件进行表面缺陷检测。
二、计算机视觉相关专业
计算机视觉是一门研究如何使机器看的科学，它是人工智能的一个重要分支。与计算机视觉相关的专业主要是计算机科学与技术相关专业，包括计算机图形学、计算机图像处理等细分方向。这些专业方向聚焦于让计算机模仿人类视觉进行识别和理解，涉及到用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等操作，并且进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像等内容。
三、机器视觉与计算机视觉相关专业对比
机器视觉：其相关专业除了计算机类专业外，还涉及到控制、机械、机电、自动化等多类专业。因为机器视觉强调用机器代替人眼进行测量和判断，在工业场景下需要结合机械结构、自动化控制等多方面知识来构建完整的系统，如在半导体、电子行业的质量检测中，需要机器视觉系统与自动化生产线相融合，这就涉及到机械工程、自动化控制等专业知识的协同应用。
计算机视觉：更侧重于计算机科学相关专业，主要围绕如何让计算机像人类一样具备视觉识别和理解能力开展研究，例如在自动驾驶技术中，计算机视觉用于识别道路、交通标志和其他车辆行人等，主要依赖计算机算法、模型等计算机专业知识的构建和优化。
