計算機與機器視覺理論演算法與實踐

① 機器視覺與計算機視覺的區別是什麼

1、學科：

機器視覺作為一門系統工程"學科"，有別於計算機視覺，是計算機科學基礎的一種形式。

計算機視覺屬於計算機"科學"，涉及到從圖像中提取信息的人工系統背後的理論,她跨學科。

2、領域：

機器視覺是計算機視覺在工廠自動化中的應用，傳統的機器視覺主要應用於工業領域，計算機視覺不限於工業領域。

從狹義的視覺系統角度出發，計算機視覺屬於機器視覺系統的一部分。

3、信息處理程度：

機器視覺主要是提取信息，計算機視覺提取並理解信息（定義區分）。

4、軟硬體

機器視覺系統中一定包含硬體。

計算機視覺系統中不一定包含硬體，偏演算法。

計算機視覺是一門研究如何使機器「看」的科學，更進一步的說，就是是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，並進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。

作為一個科學學科，計算機視覺研究相關的理論和技術，試圖建立能夠從圖像或者多維數據中獲取『信息』的人工智慧系統。這里所 指的信息指Shannon定義的，可以用來幫助做一個「決定」的信息。因為感知可以看作是從感官信號中提 取信息，所以計算機視覺也可以看作是研究如何使人工系統從圖像或多維數據中「感知」的科學。

② 如何學習機器視覺

這個感覺是從論壇上大家所問的問題得出來的。因為。在論壇中看到不少朋友所問的問題，是相當可笑的。說可笑並非指所提問題過於簡單幼稚，而是所問的問題一看就是從書本上抄來的，而不是在實際情況下所遇到的。換句話說，論壇中的朋友大多隻是在紙上談兵，極少有人真正自已動手開發視覺系統。這樣說是因為自己搞開發的人絕對問不出某些奇怪問題來的。往深了說一點，好象國內的朋友們只喜歡啃書本，並不願意(也可能是懶得)動手。 一句話，國外機器視覺發展到今天，已經可以清清楚楚分為三個部分： 1，底層開發部分。 2，二次開發部分。 3，最終使用部分。於是在國外，從事這一行業的人現在也就可以簡單而清楚地分成三種人： 1，底層開發的人(從事底層開發工作的人)。 2，二次開發的人(從事二次開工作的人)。 3，使用及操作機器視覺系統的人(從事最終使用工作的人)。 第一類人。就是我們常說的，開發通用視覺系統(如：DVT，西門子，歐姆龍，EVISION，COGNEX等等)的開發人員，也就是DVT，COGNEX這些公司開發部的技術職工。 第二類。就是大家所說的OEM用戶。是專門用第一類人所開發出的系統，給第三類人搞二次開發，開發各種專為第三類人所用的系統。 第三類人，就是用戶(end user)。這類人是真正將機器視覺系統應用到各個領域中的人，他們不僅在各自的行業中使用種種已經開發成型的機器視覺系統。而且負責對各類系統進行測試及評估。 舉個實際例子，這里有不少朋友問過這類問題：如何檢測某一工件；檢測光碟表面的系統該如何配置CCD相機、鏡頭及燈源等。問這些問題的朋友應該算是第三類人。他們公司要他們尋找一個系統可以用來檢測本公司的產品。但由於第一類人所開發的，只是通用的系統以及視覺系統開發工具的軟體包。並沒有哪家公司專門開發一套系統來檢測光碟或是某種特定的工件。所以，這些朋友就應該來找我，因為我是第二類人。 我的工作就是，專門用DVT，EVISION，COGNEX等的視覺卡，以及視覺系統開發工具軟體包為他們專門開發一套他們所需要的光碟檢測系統或是工件檢測系統。 繞了老大一圈，其實要說的問題就是一個----我所發現的問題：這里80%以上朋友把自己的身分混淆了，越俎代庖。 不客氣的說，目前國內搞這行的朋友似乎都有些好高騖遠。不少從事第二部分工作朋友(搞二次開發的第二類人)對於機器視覺有關知識的了解，尚不如國外第三類人的知識水平(我是從大家所問的問題感覺到的)。而國內第三類朋友知識水平就更可想而知。 可是奇怪的是，每個人所問的卻都是第二類人要問的，有些甚至是一類人才會問的問題。好象，機器視覺是個十分簡單的技術，憑大家隨便問幾個「關鍵性」的問題，再由所謂的「專家」三言兩語的回答一下。大家就一夜之間都可以自己搞底層開發，成第一類人了。 要成為第一類人，又分硬體及軟體兩種。要對自己所負責的這個模塊非常了解，搞軟體要知道演算法及運行速度；搞硬體要明白公司所選用晶元的特點等等。同時還要清楚對手公司的優缺點以及機器視覺這一行的種種動態和最新技術。 總結一下。這三種人相比，第一類人一定要專業，對機器視覺的某一領域非常非常了解；第二類人雖比不上第一類人那麼專業，但更加全面；第三類人更熟悉各個應用系統開發公司(第二類人)的優缺點。 現在大家可以看得出，機器視覺發展到今天，其分工已經越來越細，每個部分的工作其實是很難相互取代的。大家不要以為第三類人就比第一類人低一等，這是一個錯誤的等級概念。我本人過去曾屬於第一類人，現在作的是第二類工作。而我的幾個「師弟師妹」(當初曾一起作第一類人時的同事)現在就在干第三類工作。大家別小看第三類工作，以為這是小兒科，你能真作好這一行也不是很容易。畢竟這也是一門行當也是一個飯碗！另外，以我個人來看：以國內現在機器視覺的水平，對於那些想作第一類人的朋友我在這里勸一句：還是算了吧。 國內的機器視覺水平打根子上就差，您還打算搞底層？演算法本身都是抄人家的，就只能和對手拼程序的寫法了。不過我覺得那更沒戲。 這樣說我絕沒有看不起初學者的意思。我說過：所問的問題再簡單，我都不會笑話你。對於每樣事物我們都是從無知開始的。但是，對於那些極不實際的好高騖遠的問題，我還是要說，希望大家踏實下來，戒浮躁，從最基本地學起----先確定自己的身份。

③ 機器視覺新手應該如何學習

機器視覺新手的學習方法：
1、機器視覺涵蓋的方向非常廣泛，學習機器視覺之前應該明白自己以後想從事的方向，然後針對不同崗位對崗位職責的要求進行學習補充。
2、了解機器視覺的基本概念，因為從大范圍大環境下去了解會非常利於對其他零散知識的整合，也更容易接納。
3、確定好自己在機器視覺領域的從業方向後，可以分為硬體或軟體方向等確認學習目標。
4、知道自己學習的方向後需要了解如何使用操作。
機器視覺是人工智慧正在快速發展的一個分支。簡單說來，機器視覺
器視覺系統就是利用機器代替人眼來作各種測量和判斷。它是計算機學科的一個重要分支，它綜合了光學、機械、電子、計算機軟硬體等方面的技術，涉及到計算機、圖像處理、模式識別、人工智慧、信號處理、光機電一體化等多個領域。圖像處理和模式識別等技術的快速發展，也大大地推動了機器視覺的發展一個完整的機器視覺系統的主要工作過程如下：1、工件定位檢測器探測到物體已經運動至接近攝像系統的視野中心，向圖像採集部分發送觸發脈沖。2、圖像採集部分按照事先設定的程序和延時，分別向攝像機和照明系統發出啟動脈沖。3、攝像機停止目前的掃描，重新開始新的一幀掃描，或者攝像機在啟動脈沖來到之前處於等待狀態，啟動脈沖到來後啟動一幀掃描。4、攝像機開始新的一幀掃描之前打開曝光機構，曝光時間可以事先設定。5、另一個啟動脈沖打開燈光照明，燈光的開啟時間應該與攝像機的曝光時間匹配。6、攝像機曝光後，正式開始一幀圖像的掃描和輸出。7、圖像採集部分接收模擬視頻信號通過A/D將其數字化，或者是直接接收攝像機數字化後的數字視頻數據。8、圖像採集部分將數字圖像存放在處理器或計算機的內存中。9、處理器對圖像進行處理、分析、識別，獲得測量結果或邏輯控制值。10、處理結果控制流水線的動作、進行定位、糾正運動的誤差等。 從上述的工作流程可以看出，機器視覺是一種比較復雜的系統。因為大多數系統監控對象都是運動物體，系統與運動物體的匹配和協調動作尤為重要，所以給系統各部分的動作時間和處理速度帶來了嚴格的要求。在某些應用領域，例如機器人、飛行物體導制等，對整個系統或者系統的一部分的重量、體積和功耗都會有嚴格的要求。（良） 清楚了以上機器視覺的原理和過程之後，我建議： 1）人類和動物視覺系統的原理 2）攝像機技術與原理 3）圖像識別和處理技術 4）計算機技術5）人工智慧

④ 電子信息類專業解讀：人工智慧

一、人工智慧專業是什麼？

人工智慧專業是研究使用計算機來模擬人類的思維過程和智能行為，輔助或替代人類完成復雜工作的專業。研究范疇包括計算機視覺、自然語言理解、機器人、圖像識別、神經網路、機器學習等，應用領域涉及自動駕駛、智能家居、智慧醫療、智慧農業、智能物流、人臉識別、安防監控、智慧城市、新媒體、 游戲 、教育、交通調度、危險情景操作等。

人工智慧專業屬於電子信息類專業，基本修業年限為四年，可授工學學士學位。該專業旨在培養具有堅實的數學、神經生理學、計算機等多學科交叉知識，熟悉人工智慧的基礎理論、基礎知識和基本技能，掌握信息科學、認知科學、數字圖像處理、模式識別、機器學習、自然語言處理等領域的知識體系與技能，了解人工智慧產業及前沿領域的未來發展需求，具備研究、開發用於模擬人類智慧領域的應用系統的能力，畢業後能在智能機器人、智能裝備、智能製造等領域從事與人工智慧系統研發與集成、運營維護、管理等相關工作的工程技術人才。

二、人工智慧專業學什麼？

示例一（南京工業大學）：離散數學、數據結構與演算法、統計學基礎、信息檢索與數據挖掘、面向對象程序設計、信號與系統、python程序設計、自然語言處理、機器學習與模式識別、神經網路與深度學習、計算機視覺、醫學圖像分析、認知科學與類腦計算、智慧氣象、Python及其應用實踐、人工智慧實踐等。

示例二（上海應用技術大學）：計算機導論、程序設計基礎、離散數學、計算機組成與系統、Python語言、操作系統、計算機網路、數據結構、資料庫原理及應用、JAVA及應用開發、人工智慧導論、模式識別與機器學習、大數據與數據挖掘、機器視覺及應用、深度學習及應用、腦科學及演算法設計、語音識別與自然語言處理、智能感知技術、自動駕駛技術及應用、V2X技術與應用、智能家居系統

示例三（寧波工程學院）：高等數學、大學物理、工程倫理、程序設計、數據結構、信號與系統、計算機組成與體系結構、認知科學、知識工程、機器學習、自然語言處理、計算機視覺與模式識別、強化學習與自然計算等。

示例四（遼寧石油化工大學）：程序設計基礎、離散數學、數據結構、操作系統、資料庫原理、計算機網路、神經網路與深度學習、數字信號處理、Python程序設計、模式識別、演算法設計與分析、自然語言處理、計算機視覺、邊緣計算等。

示例五（沈陽大學）：機器學習、知識表示與處理、模式識別與計算機視覺、自然語言處理、神經網路與深度學習、智能信息處理、智能機器人、人工智慧開發與應用等。

示例六（江南大學）：數學分析、高等代數、程序設計、離散數學、計算機組成原理、數據結構、操作系統、計算機網路、概率論與數理統計、資料庫系統原理、軟體工程、人工智慧導論、機器學習、模式識別、計算機視覺、計算機圖形學、自然語言處理、最優化理論與方法、演算法設計與分析、數據可視化、機器人與自主系統等。

示例七（西安工業大學）：人工智慧導論、模式識別、計算結構與演算法應用、機器人概論、機器學習、信號與系統、微機原理與系統設計、深度學習、自然語言處理、智能控制、嵌入式智能信息處理、圖像處理與機器視覺、python編程基礎、人工智慧技術及其軍事應用、智能化無人作戰系統、認知雷達導論、智能目標識別與分類等。

示例八（西安郵電大學）：人工智慧專業導論、機器學習基礎、數據挖掘與智能分析、最優化理論與方法、計算智能及應用、演算法設計與分析、深度學習及應用、模式識別原理與應用、計算機視覺、人工智慧程序設計I(Python)、圖像與視頻處理、公共安全數據處理技術。

示例九（沈陽建築大學）：程序設計基礎、離散數學、人工智慧導論、數據結構與演算法分析、Python編程與數據分析、機器學習與模式識別、計算機視覺、智能優化技術、智能控制理論、大數據與建築應用、物聯網技術等。

示例十（遼寧 科技 學院）：數據結構與演算法、人工智慧專業認知、Python程序設計、知識表示與推理、資料庫原理及應用、計算機網路、模式識別理論與應用、智能機器人、自然語言處理、機器學習、神經網路與深度學習、數字圖像處理、知識圖譜、計算機圖形學與人機交互、機器人工程、信息檢索與數據挖掘、人工智慧前沿技術講座和社交網路分析。

示例十一（吉林大學）：人工智慧導論、神經科學導論、人工智慧原理、 人工智慧倫理、認知心理學、機器學習與模式識別、深度學習、 計算機視覺、自然語言處理、智能機器人等。

示例十二（廣州大學）：C++程序設計、概率論與數理統計、離散數學、人工智慧程序設計、數據結構、計算機系統基礎，操作系統、資料庫原理、人工智慧原理、機器學習、模式識別、自然語言處理。

示例十三（桂林電子 科技 大學）：程序設計與問題求解、線性代數及應用、概率論及數理統計、電路與電子技術基礎、計算機組成原理、資訊理論、信號與系統、數字圖像處理、人工智慧學科概論、人工智慧數學基礎、機器人學概論、人工智慧專業導論、大數據技術原理與應用、自然語言處理、計算機視覺、機器學習、模式識別現代控制理論等。

三、人工智慧專業干什麼？

人工智慧專業學生畢業後，能在人工智慧、公共安全、信息通信、生物醫葯、醫療、金融、交通、物流、氣象、教育等領域從事智能模型研究、演算法分析與設計、數據分析與數據挖掘、智能搜索、自然語音處理、語音識別、語言與圖像理解、計算機視覺與模式識別、自動駕駛研發與測試、智能機器人研發、人工智慧運維等方面的工作，也可在高校或科研院所從事教學科研工作，也可報考人工智慧、模式識別與智能系統、控制科學與工程、生物醫學工程、計算機應用技術、應用統計學、信號與信息處理等學科的研究生繼續深造。

⑤ 機器視覺和計算機視覺的區別與關系

研祥慧視機器視覺是目前國內最先進的液晶面板質量檢測智能設備,廣泛用於LCD模組、平板電視、平板電腦燈產品屏幕缺陷檢測,代替人工檢測,大幅度降低人力成本,提高檢測效率。計算機視覺與機器視覺還是有區別的 計算機視覺主要是在計算機上完成分析,比較偏理論 機器視覺可以有嵌入式、DSP完成。

⑥ 計算機視覺與機器視覺的區別

1、定義不同

計算機視覺：計算機視覺是一門研究如何使機器「看」的科學，更進一步的說，就是是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，並進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。

機器視覺：機器視覺是人工智慧正在快速發展的一個分支。簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，

得到被攝目標的形態信息，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特徵，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。

2、原理不同

計算機視覺：計算機視覺就是用各種成象系統代替視覺器官作為輸入敏感手段，由計算機來代替大腦完成處理和解釋。計算機視覺的最終研究目標就是使計算機能象人那樣通過視覺觀察和理解世界，具有自主適應環境的能力。要經過長期的努力才能達到的目標。

因此，在實現最終目標以前，人們努力的中期目標是建立一種視覺系統，這個系統能依據視覺敏感和反饋的某種程度的智能完成一定的任務。例如，計算機視覺的一個重要應用領域就是自主車輛的視覺導航，還沒有條件實現象人那樣能識別和理解任何環境，完成自主導航的系統。

因此，人們努力的研究目標是實現在高速公路上具有道路跟蹤能力，可避免與前方車輛碰撞的視覺輔助駕駛系統。這里要指出的一點是在計算機視覺系統中計算機起代替人腦的作用，但並不意味著計算機必須按人類視覺的方法完成視覺信息的處理。

計算機視覺可以而且應該根據計算機系統的特點來進行視覺信息的處理。但是，人類視覺系統是迄今為止，人們所知道的功能最強大和完善的視覺系統。如在以下的章節中會看到的那樣，對人類視覺處理機制的研究將給計算機視覺的研究提供啟發和指導。

因此，用計算機信息處理的方法研究人類視覺的機理，建立人類視覺的計算理論，也是一個非常重要和信人感興趣的研究領域。這方面的研究被稱為計算視覺（Computational Vision）。計算視覺可被認為是計算機視覺中的一個研究領域。

機器視覺：機器視覺檢測系統採用CCD照相機將被檢測的目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號，

圖像處理系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特徵，如面積、數量、位置、長度，再根據預設的允許度和其他條件輸出結果，包括尺寸、角度、個數、合格 / 不合格、有 / 無等，實現自動識別功能。

3、應用不同

計算機視覺：人類正在進入信息時代，計算機將越來越廣泛地進入幾乎所有領域。一方面是更多未經計算機專業訓練的人也需要應用計算機，而另一方面是計算機的功能越來越強，使用方法越來越復雜。

這就使人在進行交談和通訊時的靈活性與在使用計算機時所要求的嚴格和死板之間產生了尖銳的矛盾。人可通過視覺和聽覺，語言與外界交換信息，並且可用不同的方式表示相同的含義，而計算機卻要求嚴格按照各種程序語言來編寫程序，只有這樣計算機才能運行。

為使更多的人能使用復雜的計算機，必須改變過去的那種讓人來適應計算機，來死記硬背計算機的使用規則的情況。而是反過來讓計算機來適應人的習慣和要求，

以人所習慣的方式與人進行信息交換，也就是讓計算機具有視覺、聽覺和說話等能力。這時計算機必須具有邏輯推理和決策的能力。具有上述能力的計算機就是智能計算機。

機器視覺：在國外，機器視覺的應用普及主要體現在半導體及電子行業，其中大概40%-50%都集中在半導體行業。具體如PCB印刷電路：各類生產印刷電路板組裝技術、設備；單、雙面、多層線路板，覆銅板及所需的材料及輔料；

輔助設施以及耗材、油墨、葯水葯劑、配件；電子封裝技術與設備；絲網印刷設備及絲網周邊材料等。SMT表面貼裝：SMT工藝與設備、焊接設備、測試儀器、返修設備及各種輔助工具及配件、SMT材料、貼片劑、膠粘劑、焊劑、焊料及防氧化油、焊膏、清洗劑等；

再流焊機、波峰焊機及自動化生產線設備。電子生產加工設備：電子元件製造設備、半導體及集成電路製造設備、元器件成型設備、電子工模具。機器視覺系統還在質量檢測的各個方面已經得到了廣泛的應用，並且其產品在應用中占據著舉足輕重的地位。

除此之外，機器視覺還用於其他各個領域。

⑦ 計算機cv方向是什麼

計算機視覺（Computer Vision）是指用計算機實現人的視覺功能——對客觀世界的三維場景的感知、識別和理解。

這意味著計算機視覺技術的研究目標是使計算機具有通過二維圖像認知三維環境信息的能力。因此不僅需要使機器能感知三維環境中物體的幾何信息（形狀、位置、姿態、運動等）而且能對它們進行描述、存儲、識別與理解。可以認為，計算機視覺與研究人類或動物的視覺是不同的：它藉助於幾何、物理和學習技術來構築模型，用統計的方法來處理數據。

人工智慧的完整閉環包括感知、認知、推理再反饋到感知的過程，其中視覺在我們的感知系統中占據大部分的感知過程。所以研究視覺是研究計算機的感知重要的一步。

2發展的幾個重要節點

視覺研究的開端-Hubel和Wiesel關於大腦視皮層細腦感受野的論述

感受野-（一個感覺神經元的感受野是指這個位置里適當的刺激能夠引起該神經元反應的區域。感受野一詞主要是指聽覺系統、本體感覺系統和視覺系統中神經元的一些性質。）

1959年，Hubel和Wiesel貓實驗的故事，把微電極埋進貓的視皮質細胞，之後在屏幕上打出一些光影和圖形。通過固定貓的頭部來控制視網膜上的成像，並測試細胞對線條、直角、邊緣線等圖形的反應。Hubel和Wiesel告訴我們視覺識別應該從簡單的形狀開始。

對於看到魚和老鼠投像的貓來說，視覺處理的前期並不是對整體的魚或者老鼠進行處理，視覺處理流程的第一步是對簡單的形狀的結構處理、邊緣排列。只有當圖片切換時的反應激烈。

二維到三維- Roberts積木世界讓計算機理解三維場景

20世紀50年代主要分析二維圖像，而Lary Roberts 1963年寫的論文《block world》（積木世界），運用計算機程序，試圖從圖像中闡釋出諸如立方體等多面體的這些邊緣和形狀。它根據線畫圖來理解由多面體構成的景物，並對物體形狀物體的空間關系進行描述。

學科的誕生

計算機視覺真正的誕生時間是在1966年，MIT人工智慧實驗室成立了計算機視覺學科，標志著CV成為一門人工智慧領域中的可研究的學科，同時歷史的發展也證明了CV是人工智慧領域中增長最快的一個學科。

視覺理論：視覺是分層的

20世紀80年代初，MIT人工智慧實驗室的David Marr出版了一本書《視覺》（全名《Vision： A Computational Investigation into the Human Representation and Processing of Visual Information》），他提出了一個觀點：視覺是分層的。

他認為視覺是個信息處理任務，應該從三個層次來研究和理解，即計算理論、演算法、實現演算法的機制或硬體。

一、信息處理的計算理論，在這個層次研究的是對什麼信息進行計算和為什麼要進行這些計算。

二、演算法，在這個層次研究的是如何進行所要求的計算，即設計特定的演算法

三、實現演算法的機制或硬體，在這個層次上研究完成某一特定演算法的計算機構。

例如根據 Fourier 分析理論，任意連續函數可用它的 Fourier 頻譜來表示，因此 Fourier 變換是屬於第一層的理論，而計算Fourier 變換的演算法是屬於第二個層次的，至於實現快速，Fourier演算法的陣列處理機就屬於第三層次。

視覺理論使人們對視覺信息的研究有了明確的內容和較完整的基本體系，仍被看做是研究的主流；

3計算機視覺是一門交叉學科

計算機視覺技術是一種典型的交叉學科研究領域，包含了生物、心理，物理，工程，數學，計算機科學等領域，存在與其他許多學科或研究方向之間相互滲透、相互支撐的關系。在概念的理解中我們常常聽到AI、圖像處理、模式識別、機器視覺等詞語，那麼他們和計算機視覺之間是怎樣的關系呢？

（圖片來自網路）

計算機視覺與人工智慧
人工智慧技術主要研究智能系統的設計和有關智能的計算理論與方法。 人工智慧可被分為三個階段感知 、認知和動作執行。計算機視覺常被視為A I的一分支 。

計算機視覺與圖像處理
圖像處理中，人是最終的解釋者；計算機視覺中，計算機是圖像的解釋者。圖像處理演算法在機器視覺系統的早期階段起著很大的作用，它們通常被用來增強特定信息並抑制雜訊。計算機視覺系統必須有圖像處理模塊存在。

（圖片來自wikipedia）

計算機視覺與模式識別
模式識別是根據從圖像中抽取的統計特性或結構信息，把圖像分為設定的類別。圖像模式的分類是計算機視覺中的一個重要問題。模式識別中的許多方法可以應用於計算機視覺中。

計算機視覺與機器視覺
計算機視覺技術的研究目標是使計算機具有通過一幅或多幅圖像認知周圍環境的能力（包括對客觀世界三維環境的感知 、識別與理解）。 這意味著計算機不僅要模擬人眼的功能，而且更重要的是使計算機完成人眼所不能勝任的工作。而機器視覺則是建立在計算機視覺理論基礎之上，偏重於計算機視覺技術的工程化，能夠自動獲取和分析特定的圖像，以控制相應的行為。與計算機視覺所研究的視覺模式識別、視覺理解等內容不同，機器視覺技術重點在於感知環境中物體的形狀、位置 、姿態 、運動等幾何信息 。兩者基本理論框架、底層理論、演算法相似，只是研究的最終目的不同。所以實際中並不加以嚴格劃分，對於工業應用常使用「機器視覺」 ，而一般情況下則常用「計算機視覺「。（部分選自《基於 OpenCV 的計算機視覺技術實現》）

⑧ 機器人工程這個專業到底怎麼樣就業前景如何可以考研嗎

您好，機器人工程專業是一個很不錯的工科學位下的自動化類專業，擁有不錯的就業前景，考研也有很多的選擇和很好的發展，以下是關於以上問題的具體分析和數據調查希望能對你有所幫助。

首先機器人專業是一門比較典型的交叉學科，它屬於自動化類，設計到了關於控制學，材料學，自動化以及計算機等多門學科內容，具有比較強的專業性，因而此專業整體的知識量和學習難度屬於比較大的學科，及要求學習者擁有扎實的數理基礎，同時也需要在實驗和實踐能力上有比較強的執行力，所以總結該專業是一門學習難度較大但學習面廣，對綜合素質要求高的工科專業。