标题：机器视觉技术概述与计算机视觉定义
一、计算机视觉定义
计算机视觉是一门涉及到计算机科学、人工智能、数学和工程学等多个领域的交叉学科，它旨在让计算机能够像人类一样理解和解释图像或视频中的信息。这个过程包括图像的采集、预处理、特征提取、目标检测、识别和理解等多个步骤。通过这些步骤，计算机可以识别出图像中的物体、场景、人物等信息，并对其进行分析和理解 。
二、机器视觉技术概述
（一）概念
机器视觉就是机器的视觉，即把视觉感知赋予机器，使机器具有和生物视觉系统类似的场景感知能力。虽然生物视觉系统非常复杂，目前难以让机器完全具备，但现阶段致力于构建在可控环境中处理特定任务的机器视觉系统，并且大部分机器视觉应用在工业当中 。
（二）主要任务
机器视觉的主要任务是通过分析图像，对图像中所涉及到的场景或物体生成一组描述信息。其输入是图像（或者图像序列），输出是对这些图像的感知描述，这些描述有助于机器完成特定的后续任务，如指导机器人系统与周围环境进行交互 。
（三）与相关领域的关系
图像处理
图像处理主要是根据现有的图像得到一张新图像，其输出结果仍需要人来分析解释。机器视觉会用到图像处理相关技术。
模式分类
模式分类的主要任务是对“模式”（事物的一组属性或者特征）进行分类，也就是识别出事物。可以看作是机器视觉系统众多任务中的一类。
场景分析
场景分析的关注点是将一个简单描述转化为更复杂、详细且利于做出判断或得出结论的描述，可作为机器视觉的后续深化。但这三个领域的核心问题都不完全是从图像中获得与之相关的符号描述，而机器视觉要解决的核心问题是根据图像或者图像序列得到事物的一个符号描述 。
（四）机器视觉技术的交叉学科性质
机器视觉技术是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科，主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中获取信息等 。
（五）应用领域
机器视觉技术和计算机视觉技术一样，在多个领域有广泛应用。
工业领域
在工业生产中，例如零件的加工和装配环节，机器视觉可用于检测零件的尺寸、形状是否合格，还能指导机器手臂准确抓取零件。
自动驾驶领域
自动驾驶汽车通过机器视觉技术识别道路上的物体、行人、交通信号灯等信息，并据此做出决策，如加速、减速、转向等，保障行车安全。
医疗领域
在医疗诊断方面，可用于对医学影像（如X光、CT、MRI等）进行分析和理解，帮助医生发现病变区域、评估病情严重程度等，为医生提供更准确的诊断结果。
安防领域
监控摄像头利用机器视觉技术识别图像中的人物、物体等信息，根据这些信息做出报警、追踪等决策，保障安全。
计算机视觉定义为计算机从图像或视频中获取信息并分析、理解和解释的过程，机器视觉技术是基于多学科交叉，有着特定任务、与多个相关领域有关联且在多领域广泛应用的技术。
