在当今科技飞速发展的时代，计算机视觉（CV）与机器视觉（MV）成为了热门领域，但你是否清楚它们之间的区别与联系呢？今天，就让我们来深入探讨一番。

一、应用场景大不相同

计算机视觉与机器视觉的应用场景有着明显的差异。当我们把摄像头对准人时，通常涉及的就是计算机视觉领域，比如常见的人脸识别用于门禁系统、人员行为分析用于安防监控等。而当摄像头对着车间等工业环境时，那便是机器视觉的主场了，像工业生产线上对零件的检测、尺寸测量等。这就好比拉货车主要用于货物运输，载客车专注于人员搭载，二者虽都属于车辆范畴，但侧重点截然不同。计算机视觉侧重于人工智能分支，在软件层面有着广泛的应用与深入的研究；机器视觉则更侧重于工业应用，对硬件方面有着较高的要求。不过，随着智能识别需求的不断攀升，这两个方向正逐渐互相渗透、融合，当下的区别更多地体现在应用领域的不同。

二、技术要求各有侧重

计算机视觉主要聚焦于对质的分析。例如进行分类识别，能够区分出这是一个杯子那是一条狗；在身份确认方面，人脸识别、车牌识别发挥着重要作用；还能对人员的行为进行分析，如人员入侵、徘徊、遗留物、人群聚集等情况的判断。由于其应用场景相对复杂，要识别的物体类型繁多，形状往往不规则且规律性不强。像识别年龄、性别这类任务，很难用客观量作为识别依据，所以深度学习成为了计算机视觉的得力助手。而且，计算机视觉面临的光线、距离、角度等前提条件常常是动态变化的，因此对准确度的要求相对来说会低一些。

机器视觉主要侧重对量的分析。比如通过视觉去精确测量一个零件的直径，这种情况下对准确度的要求极高。就像曾经接触过的视觉测量铁路道岔缺口的需求，道岔缺口在铁路运行中的重要性不言而喻，测量稍有偏差都可能引发严重后果。当然，也不能绝对地按照质或量来划分二者，部分计算机视觉应用也会涉及量的分析，如商场的人数统计，但商场人数统计误差在百分之几通常不会造成严重影响；而机器视觉应用中也有对质的分析需求，如零件自动分拣。不过总体而言，计算机视觉对量的要求不会像机器视觉那般严苛。机器视觉的场景相对简单固定，在同一应用中识别的类型较少，规则且有规律，同时对处理速度要求较高。一般机器视觉的分辨率远高于计算机视觉，并且往往要求实时处理，所以目前基本不太适合采用深度学习。