图像处理和计算机视觉的区别

1. 图像处理和计算机视觉的区别

一、重点不同
1、图像处理侧重在“处理”图像，如增强，还原，去噪，分割。
2、计算机视觉重在使用计算机来模拟人的视觉。
二、 作用不同
1、计算机视觉使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
2、图像处理用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组。

扩展资料
计算机视觉关注的目标在于充分理解电磁波，主要是可见光与红外线部分，遇到物体表面被反射所形成的图像，而这一过程便是基于光学物理和固态物理，一些尖端的图像感知系统甚至会应用到量子力学理论，来解析影像所表示的真实世界。
物理学中的很多测量难题也可以通过计算机视觉得到解决，例如流体运动。也由此，计算机视觉同样可以被看作是物理学的拓展。
图像处理应用：
1、摄影及印刷
2、卫星图像处理（Satellite image processing）
3、医学图像处理（Medical image processing）
4、面孔识别,特征识别（Face detection, feature detection, face identification）
5、显微图像处理（Microscope image processing）
6、汽车障碍识别（Car barrier detection）
参考资料来源：百度百科-计算机视觉
百度百科-图像处理

2. 图像处理和计算机视觉的区别是什么？

图像处理和计算机视觉在起源时间、研究对象及处理工程、输入输出结果、知识结构体系上都有所不同。
1、起源时间不同。
图像处理起源于20世纪20年代，外文名叫Image Processing。
计算机视觉起源于20世纪60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代才取得，外文名叫Computer Vision。
2、研究对象及处理过程不同。
图像处理主要研究二维图像，处理一个图像或一组图像之间的相互转换的过程。
计算机视觉主要研究映射到单幅或多幅图像上的三维场景，是从图像中提取抽象的语义信息，实现图像理解是计算机视觉的终极目标。
3、输入输出结果不同。
图像处理输入的是图像，输出也是图像或者与输入图像有关的特征、参数的集合。
计算机视觉输入的是图像或图像序列，输出的是对于图像序列对应的真实世界的理解，比如检测人脸、识别车牌。
4、知识结构体系不同。
图像处理主要包括图像压缩，图像增强，图像复原，图像匹配，图像描述和识别。
计算机视觉包括图像处理，模式识别，空间形状的描述，几何建模以及认识过程。除了图像处理知识外，还涵盖了人工智能、机器学习等领域知识。

扩展资料
计算机视觉在现代科技信息时代应用非常广泛，具体如下：
1、应用于工业和制造系统，例如工业机器人 、汽车自动驾驶等。机器视觉也被大量用于农业的过程，从散装材料，这个过程被称为去除不想要的东西，食物的光学分拣。
2、应用在医疗计算机视觉和医学图像处理，从图像数据中提取患者的医疗诊断结果的依据。
参考资料来源：百度百科-计算机视觉
参考资料来源：百度百科-图像处理

3. 图像处理和计算机视觉的区别是什么？

图像处理和计算机视觉在起源时间、研究对象及处理工程、输入输出结果、知识结构体系上都有所不同。
1、起源时间不同。
图像处理起源于20世纪20年代，外文名叫Image Processing。
计算机视觉起源于20世纪60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代才取得，外文名叫Computer Vision。
2、研究对象及处理过程不同。
图像处理主要研究二维图像，处理一个图像或一组图像之间的相互转换的过程。
计算机视觉主要研究映射到单幅或多幅图像上的三维场景，是从图像中提取抽象的语义信息，实现图像理解是计算机视觉的终极目标。
3、输入输出结果不同。
图像处理输入的是图像，输出也是图像或者与输入图像有关的特征、参数的集合。
计算机视觉输入的是图像或图像序列，输出的是对于图像序列对应的真实世界的理解，比如检测人脸、识别车牌。
4、知识结构体系不同。
图像处理主要包括图像压缩，图像增强，图像复原，图像匹配，图像描述和识别。
计算机视觉包括图像处理，模式识别，空间形状的描述，几何建模以及认识过程。除了图像处理知识外，还涵盖了人工智能、机器学习等领域知识。

扩展资料
计算机视觉在现代科技信息时代应用非常广泛，具体如下：
1、应用于工业和制造系统，例如工业机器人 、汽车自动驾驶等。机器视觉也被大量用于农业的过程，从散装材料，这个过程被称为去除不想要的东西，食物的光学分拣。
2、应用在医疗计算机视觉和医学图像处理，从图像数据中提取患者的医疗诊断结果的依据。
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参考资料来源：百度百科-图像处理

4. 图像处理和计算机视觉的区别

1、程度不同
图像处理，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
2、内容不同
图像处理技术一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。
计算机视觉技术包括图像获取、预处理、特征提取、检测分割、高级处理。



3、应用程度不同
图像处理应用于：摄影及印刷、卫星图像处理、医学图像处理、面孔识别，特征识别、显微图像处理、汽车障碍识别
计算机视觉应用于：视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战。
参考资料来源：百度百科-计算机视觉
参考资料来源：百度百科-图像处理

5. 图像处理和计算机视觉的区别是什么

楼上的的回答很关键。这里再加一些：
图像处理，针对图像本身进行一些处理，这里可以是工业、医疗、娱乐、多媒体、广告等多个行业的，如常见的Photoshop也是图像处理软件，使用此软件从事相关工作的人也是图像处理人员。其它行业也有类似的效果，即将原始图像，通过一些算法、技术、手段等，转换成用户自己认为理想的图像，即把图像给处理了。
计算机视觉，或者说是机器视觉（计算机视觉与机器视觉略有不同，不过更相近），则类似于人类的视觉效果，只不过是用到了机器、计算机上。这其中，大部分的机器视觉，都包含了图像处理的过程，只有图像处理过后，才能找到图像中需要的特征，从而更进一步的执行其它的指令动作，如机械手臂的运动、机台的移动等，这些应用在大学里主要表现在机器人上，如机器人踢球、下棋等，在工业上，则主要应用于工业机器人，完成自动生产、装配、检测等工作，富士康就有大量的机器人，在农业上，则表现在一些自动收割机，如棉花收割，自动分类机器。
当然也有一些机器视觉是不需要图像处理的，如经过相机镜头等直接连接到显示器上观察的，结果好坏是由人来判断的，这时图像处理的过程是由人自己完成的，而不是计算机。还有一些图像传感器有固定的特性，如颜色传感器，那样只会有信号出来即可，也是没有图像处理的。
计算机视觉，一定是包含计算机的，而机器视觉，则不一定需要计算机，可以是智能相机，也可以是图像传感器，当然也可以使用计算机完成。

6. 图像处理、计算机视觉、机器学习与模式识别的联系与区别

亲，模式识别和机器学习是很相近的概念，模式识别具有更多的“系统”性。模式识别包括了数据收集，特征提取，模型构建，模型评估，模式部署等过程，而传统机器学习更多地关注模型的构建，不太关注从原始数据中提取特征的过程，此外机器学习还有一个很重要的方面是研究机器学习算法的理论性能，也就是某种算法在某种特定情况下的理论性能。它们的主要区别在于模式识别输入的是原始数据而机器学习系统输入的是提取出的特征，在深度学习中这个区别已经不太明显了，因为深度学习的目标就是减少特征提取的难度。【摘要】
图像处理、计算机视觉、机器学习与模式识别的联系与区别【提问】
亲，模式识别和机器学习是很相近的概念，模式识别具有更多的“系统”性。模式识别包括了数据收集，特征提取，模型构建，模型评估，模式部署等过程，而传统机器学习更多地关注模型的构建，不太关注从原始数据中提取特征的过程，此外机器学习还有一个很重要的方面是研究机器学习算法的理论性能，也就是某种算法在某种特定情况下的理论性能。它们的主要区别在于模式识别输入的是原始数据而机器学习系统输入的是提取出的特征，在深度学习中这个区别已经不太明显了，因为深度学习的目标就是减少特征提取的难度。【回答】
它们的主要区别在于模式识别输入的是原始数据而机器学习系统输入的是提取出的特征,在深度学习中这个区别已经不太明显了,因为深度学习的目标就是减少特征提取的难度。【回答】

7. 计算机视觉与机器视觉的区别？

1、定义不同
计算机视觉：计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
机器视觉：机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，
得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
2、原理不同
计算机视觉：计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。
因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。例如，计算机视觉的一个重要应用领域就是自主车辆的视觉导航，还没有条件实现象人那样能识别和理解任何环境，完成自主导航的系统。
因此，人们努力的研究目标是实现在高速公路上具有道路跟踪能力，可避免与前方车辆碰撞的视觉辅助驾驶系统。这里要指出的一点是在计算机视觉系统中计算机起代替人脑的作用，但并不意味着计算机必须按人类视觉的方法完成视觉信息的处理。
计算机视觉可以而且应该根据计算机系统的特点来进行视觉信息的处理。但是，人类视觉系统是迄今为止，人们所知道的功能最强大和完善的视觉系统。如在以下的章节中会看到的那样，对人类视觉处理机制的研究将给计算机视觉的研究提供启发和指导。
因此，用计算机信息处理的方法研究人类视觉的机理，建立人类视觉的计算理论，也是一个非常重要和信人感兴趣的研究领域。这方面的研究被称为计算视觉（Computational Vision）。计算视觉可被认为是计算机视觉中的一个研究领域。
机器视觉：机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，
图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。

3、应用不同
计算机视觉：人类正在进入信息时代，计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。一方面是更多未经计算机专业训练的人也需要应用计算机，而另一方面是计算机的功能越来越强，使用方法越来越复杂。
这就使人在进行交谈和通讯时的灵活性与在使用计算机时所要求的严格和死板之间产生了尖锐的矛盾。人可通过视觉和听觉，语言与外界交换信息，并且可用不同的方式表示相同的含义，而计算机却要求严格按照各种程序语言来编写程序，只有这样计算机才能运行。
为使更多的人能使用复杂的计算机，必须改变过去的那种让人来适应计算机，来死记硬背计算机的使用规则的情况。而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求，
以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。具有上述能力的计算机就是智能计算机。
机器视觉：在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。具体如PCB印刷电路：各类生产印刷电路板组装技术、设备；单、双面、多层线路板，覆铜板及所需的材料及辅料；
辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件；电子封装技术与设备；丝网印刷设备及丝网周边材料等。SMT表面贴装：SMT工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、SMT材料、贴片剂、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等；
再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。电子生产加工设备：电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元器件成型设备、电子工模具。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。
除此之外，机器视觉还用于其他各个领域。
参考资料来源：百度百科-机器视觉
参考资料来源：百度百科-计算机视觉

8. 机器视觉与计算机视觉的区别？

1、”计算机视觉“，是指用计算机实现人的视觉功能，对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。计算机视觉是一个处于指示前沿的领域。我们认为计算机视觉，或简称为“视觉”，是一项事业，它与研究人类或动物的视觉是不同的。它借助于几何、物理和学习技术来构筑模型，从而用统计的方法来处理数据。因此从我们的角度看，在透彻理解摄像机性能与物理成像过程的基础上，视觉对每个像素进行简单的推理，将在多幅图像中可能得到的信息综合成和谐的整体，确定像素集之间的联系以便将它们彼此分割开，或推断一些形状信息，使用几何信息或概率统计技术来识别物体。
 
2、”机器视觉“，即采用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分cmos和ccd两种）把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。目前广泛应用于食品和饮料、化妆品、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。
    3、机器视觉是个相对较新的技术，它为制造工业在提高产品质量、提高生产效率和操作安全性上提供了许多技术。在其他相关技术中，机器视觉包括图像数字化、图像操作和图像分析，通常使用计算机来完成，所以说它是一门覆盖图像处理和计算机视觉的专业。然而，我们又强调过机器视觉、计算机视觉和图像处理不是同义的。它们其中之一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，而机器视觉是系统工程一个特殊领域。机器视觉没有说明要使用计算机，但是在获取高速处理速度上经常会使用特殊的图像处理硬件，这个速度是普通计算机所不能达到的。
 
机器视觉是计算机视觉在工厂自动化的一个应用。正如监视员在一个装配线上工作，可视地监视物件并判断其质量，因此机器视觉系统使用照相机和图像处理软件来完成类似的监视。一个机器视觉系统是一个在基于数字图像分析上作决定的计算机。
    综上所述，其实机器视觉和计算机视觉并没有很清晰的界限，而是紧密的联系在一起，它们有着相同的理论，只是在实际应用中有所不同，计算机视觉与机器视觉都是要从图像或图像序列中获取对世。