机器视觉（MV）和计算机视觉（CV）在学科分类上都属于从属学科。
什么是机器视觉？
机器视觉是用机器代替人眼进行测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像采集设备，分为cmos和ccd）捕捉图像，然后将图像传输到处理单元，并通过数字处理，根据像素分布、亮度、颜色等信息，确定尺寸、形状、颜色等，然后根据判断结果控制现场设备动作。目前广泛应用于食品饮料、化妆品、建材化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。
机器视觉是一项相对较新的技术，为制造业提供了许多技术，以提高产品质量、生产效率和操作安全性。在相关技术中，机器视觉包括图像数字化、图像处理和图像分析，这些技术通常由计算机完成，因此是涵盖图像处理和计算机视觉的专业。然而，我们强调机器视觉、计算机视觉和图像处理并不是同义词。它们中的任何一个都不是任何其他两个的子集。计算机视觉是计算机科学的一个分支，机器视觉是系统工程的一个特殊领域。机器视觉没有指定使用计算机，但常常使用特殊的图像处理硬件来获得普通计算机无法达到的高速处理速度。
什么是计算机视觉？
“计算机视觉”是指利用计算机实现人类视觉功能，感知、识别和理解客观世界中的三维场景。计算机视觉是教学最前沿的领域。我们认为计算机视觉，或者简称为“视觉”，是一项不同于人类或动物视觉研究的事业。它使用几何、物理和学习技术来构建模型并使用统计方法来处理数据。
因此，从我们的角度来看，基于对相机性能和物理成像过程的透彻理解，视觉对每个像素进行简单的推理，将多幅图像中可能获得的信息合成为一个和谐的整体，并确定像素组的数量。它们之间的联系，以便将它们彼此分割，或者推断一些形状信息，使用几何信息或概率和统计技术来识别对象。
但说到实际提及，主观上来说，MV更侧重于广义图像信号（激光、摄像头）和自动化控制（生产线）的应用。
CV更侧重于（2D、3D）图像信号本身的研究以及图像相关的跨学科研究（医学图像分析、地图导航）。
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