機器視覺 (Machine Vision, MV)

應用領域：主要應用于工業(yè)領域，如制造業(yè)、質量控制和自動化生產(chǎn)線。

功能：涉及圖像感知、處理、控制理論和軟硬件結合，旨在實現(xiàn)高效的運動控制或實時操作。

硬件依賴：通常需要結合硬件設備，如攝像頭、傳感器和控制系統(tǒng)。

目標：提高生產(chǎn)效率、檢測產(chǎn)品缺陷、優(yōu)化流程等。

計算機視覺 (Computer Vision, CV)

應用領域：廣泛應用于各種領域，包括但不限于醫(yī)療、機器人、自動駕駛、安防監(jiān)控和數(shù)字營銷。

功能：側重于軟件層面的圖像理解和處理，包括圖像識別、生成和理解。

硬件依賴：較少依賴硬件，更多依賴于算法和軟件。

目標：實現(xiàn)自動化圖像處理，提取有用信息，輔助決策。

圖像處理 (Image Processing)

應用領域：作為計算機視覺和機器視覺的基礎技術，廣泛應用于各種圖像相關的任務。

功能：涉及圖像的復原、校正、增強、統(tǒng)計分析、分類和識別等操作。

硬件依賴：主要在計算機上進行，依賴于軟件算法。

目標：改善圖像質量、提取特征、進行圖像變換等。

關系與區(qū)別

機器視覺 vs 計算機視覺：機器視覺是計算機視覺的一個子領域，專注于工業(yè)應用。計算機視覺則是一個更廣泛的領域，涵蓋所有自動化的圖像處理任務。

圖像處理 vs 計算機視覺：圖像處理是計算機視覺的基礎技術之一，專注于圖像像素級別的操作。計算機視覺則不僅限于圖像處理，還包括對圖像內(nèi)容的理解和高級處理。

軟硬件結合：機器視覺強調軟硬件結合的智能計算，而計算機視覺更多依賴于軟件層面的處理。

實際應用

機器視覺：用于工廠生產(chǎn)線上的缺陷檢測、產(chǎn)品質量控制、自動化裝配等。

計算機視覺：用于自動駕駛車輛的對象識別、醫(yī)療影像分析、安防監(jiān)控中的行為識別等。

圖像處理：用于改善圖像質量、進行圖像增強和復原、提取圖像特征等。

通過以上分析，可以看出機器視覺、計算機視覺和圖像處理各有側重，但在實際應用中，它們往往相互交織，共同推動技術進步。