计算机视觉（Computer Vision）和机器视觉（Machine Vision）虽然在概念上有一定的重叠，但在应用领域和侧重点上存在明显的区别。
计算机视觉的应用
计算机视觉是一个更为广泛的概念，涵盖了所有涉及图像和视频处理的技术。它的应用领域非常多元化，包括但不限于：
人脸识别：用于手机解锁、身份验证等。
自动驾驶：通过对车辆周围环境的识别和理解，实现自动驾驶。
智能安防：通过人脸识别和视频分析等技术，实现智能监控和预警。
医疗影像分析：帮助医生进行疾病诊断，如肿瘤检测、骨折识别等。
增强现实（AR）：将虚拟信息叠加到现实世界中，用于游戏、教育等领域。
机器视觉的应用
机器视觉主要应用于工业自动化领域，强调实时性、高精度和高速度。具体应用包括：
产品质量检测：在生产线上实时检测产品的质量，如缺陷检测、尺寸测量等。
生产线自动化：通过图像识别技术实现生产线的自动化操作，如零件组装、分拣等。
农业：通过图像识别技术实现农作物的自动识别和收割。
医疗：医学影像的分析和处理，如X光片、MRI图像的自动分析。
数字图像处理和计算机视觉
数字图像处理（Digital Image Processing）和计算机视觉虽然密切相关，但它们关注的重点和应用领域有所不同。
数字图像处理
数字图像处理主要关注图像的预处理和增强，以便为后续的分析和识别提供更好的基础。常见的技术包括：
图像滤波：去除噪声，平滑图像。
图像增强：提高图像的对比度、亮度等。
图像变换：如傅里叶变换，用于频域分析。
图像复原：恢复退化的图像。
计算机视觉
计算机视觉则是在图像处理的基础上，进一步进行高级分析和理解。它不仅关注图像的处理，还关注如何从图像中提取有用的信息，进行识别、分类和理解。常见的技术包括：
特征提取：从图像中提取出有用的特征，如边缘、角点、纹理等。
图像分割：将图像划分为不同的区域，以便进行进一步的分析。
对象识别：识别图像中的特定对象，如人脸识别、车辆识别等。
三维重建：从二维图像中重建出三维场景。
数字图像处理是计算机视觉的基础，而计算机视觉则是数字图像处理的高级应用。两者相辅相成，共同推动了视觉技术的发展。
