本文主要是介绍机器视觉VS计算机视觉，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、机器视觉与计算机视觉的区别与联系
在很多情况下，我们误认为机器视觉就是计算机视觉，其实这是不准确的。何为机器视觉？何为计算机视觉？首先我们从定义着手，机器视觉其实就是用机器代替人眼进行测量和判断。计算机视觉是利用计算机和其辅助设备来模拟人的视觉功能，实现对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。机器视觉和计算机视觉不仅是两个不同的概念，而且侧重点也不同。机器视觉侧重工程的应用，强调实时性、高精度和高速度；而计算机视觉侧重理论算法的研究，强调理论，由于理论的研究发展速度往往快于实践应用，也就是说计算机视觉的发展速度要远远超过了其时间生产的应用速度，因此计算机视觉的很多技术目前还难以应用到机器视觉上。但是二者还是共用一套理论系统，只是发展的方向不同而已，一个侧重实际应用，一个侧重理论算法的研究，不能说谁替代谁，各有千秋。
二、近年来视觉发展的状况和遇到的瓶颈
1、算法瓶颈。机器视觉研究对象主要是图像和视频，我们所采集的图像和视频，其特点是大数据、冗余信息多、特征空间维度高，同时考虑到真正的机器视觉面对的对象和问题的多样性，单一的简单特征提取算法（如颜色、空间朝向与频率、边界形状等等）难以满足算法对普适性的要求，因此在设计普适性的特征提取算法时对计算能力和存储速度的要求是十分巨大的，这就造成了开发成本的大幅度提高。
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