区别
定义与应用领域：
计算机视觉（Computer Vision, CV）：这是一个更广泛的概念，涉及使用计算机和相关设备模拟生物视觉的技术。它专注于让计算机能够像人类一样理解和分析数字图像或视频。计算机视觉的研究涵盖了从图像获取、处理和分析到高层次的图像理解和推理等多个方面。其应用场景非常广泛，包括但不限于自动驾驶、医疗影像分析、虚拟现实、增强现实等领域。
机器视觉（Machine Vision, MV）：机器视觉更侧重于工业领域和自动化应用。它通常涉及到对图像进行实时处理和分析，用于自动化检测、测量、识别等任务，以提高生产效率和质量。机器视觉系统往往包括图像传感器、光源、镜头等硬件设备，以及图像处理、分析和控制的软件模块。典型的机器视觉应用场景包括工业生产线上的产品质量检测、缺陷检测、配件识别、定位和跟踪等。
侧重点：
计算机视觉：侧重于理论算法研究，旨在解决如何让计算机“看懂”图像和视频的问题。
机器视觉：侧重于工程应用，强调实时性、精度和速度。
联系
技术基础：两者都使用图像捕获和分析来执行任务，共享许多相同的技术和方法，如图像处理、模式识别、机器学习等。
系统组件：计算机视觉和机器视觉系统通常包含相似的组件，如成像装置（包含图像传感器和镜头）、照明、图像处理软件等。
目标：两者的目标都是通过自动化的方式处理和分析图像，以提供有用的结果。
转行建议
如果你正在考虑从机器视觉转向计算机视觉，或者反之，以下几点可能会对你有所帮助：
技能迁移：由于两者在技术基础和系统组件上有许多相似之处，你现有的技能和知识将对你的转型有很大帮助。
学习新领域：尽管有许多相似之处，但每个领域都有其特定的知识和技能要求。例如，计算机视觉可能更注重算法和理论研究，而机器视觉则更注重实际应用和系统集成。
市场需求：了解市场需求和趋势也很重要。目前，计算机视觉在自动驾驶、医疗影像分析等新兴领域有着广泛的应用，而机器视觉在制造业和工业自动化中仍然是不可或缺的。
个人兴趣：考虑你的个人兴趣和职业目标。如果你对理论研究和广泛的应用场景感兴趣，计算机视觉可能更适合你；如果你喜欢解决实际问题并看到即时的应用效果，机器视觉可能是一个更好的选择。
机器视觉和计算机视觉之间有许多联系，但也有一些显著的区别。无论你选择哪一个领域，都需要不断学习和适应新的技术和应用。
