机器视觉 (Machine Vision, MV)
应用领域：主要应用于工业领域，如制造业、质量控制和自动化生产线。
功能：涉及图像感知、处理、控制理论和软硬件结合，旨在实现高效的运动控制或实时操作。
硬件依赖：通常需要结合硬件设备，如摄像头、传感器和控制系统。
目标：提高生产效率、检测产品缺陷、优化流程等。
计算机视觉 (Computer Vision, CV)
应用领域：广泛应用于各种领域，包括但不限于医疗、机器人、自动驾驶、安防监控和数字营销。
功能：侧重于软件层面的图像理解和处理，包括图像识别、生成和理解。
硬件依赖：较少依赖硬件，更多依赖于算法和软件。
目标：实现自动化图像处理，提取有用信息，辅助决策。
图像处理 (Image Processing)
应用领域：作为计算机视觉和机器视觉的基础技术，广泛应用于各种图像相关的任务。
功能：涉及图像的复原、校正、增强、统计分析、分类和识别等操作。
硬件依赖：主要在计算机上进行，依赖于软件算法。
目标：改善图像质量、提取特征、进行图像变换等。
关系与区别
机器视觉 vs 计算机视觉：机器视觉是计算机视觉的一个子领域，专注于工业应用。计算机视觉则是一个更广泛的领域，涵盖所有自动化的图像处理任务。
图像处理 vs 计算机视觉：图像处理是计算机视觉的基础技术之一，专注于图像像素级别的操作。计算机视觉则不仅限于图像处理，还包括对图像内容的理解和高级处理。
软硬件结合：机器视觉强调软硬件结合的智能计算，而计算机视觉更多依赖于软件层面的处理。
实际应用
机器视觉：用于工厂生产线上的缺陷检测、产品质量控制、自动化装配等。
计算机视觉：用于自动驾驶车辆的对象识别、医疗影像分析、安防监控中的行为识别等。
图像处理：用于改善图像质量、进行图像增强和复原、提取图像特征等。
通过以上分析，可以看出机器视觉、计算机视觉和图像处理各有侧重，但在实际应用中，它们往往相互交织，共同推动技术进步。
