小白入门：
第一篇，搞懂概念：
下面摘自百度：
计算机视觉“CV，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。
”机器视觉“MV，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。
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。
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。
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。
计算机视觉（computer vision）和机器视觉（machine vision）两个术语既有区别又有联系。计
算机视觉是采用图像处理、模式识别、人工智能技术相结合的手段，着重于一幅或多幅图像的计
算机分析。图像可以由多个或者多个传感器获取，也可以是单个传感器在不同时刻获取的图像序
列。分析师对目标物体的识别，确定目标物体的位置和姿态，对三维景物进行符号描述和解释。
在计算机视觉研究中， 经常使用几何模型、复杂的知识表达，采用基于模型的匹配和搜索技
术，搜索的策略常使用自底向上、自顶向下、分层和启发式控制策略。
机器视觉则偏重于计算机视觉技术工程化，能够自动获取和分析特定的图像，以控制相应的行
为。具体的说，计算机视觉为机器视觉提供图像和景物分析的理论及算法基础，机器视觉为计
算机视觉的实现提供传感器模型、系统构造和实现手段。因此可以认为，一个机器视觉系统就
是一个能自动获取一幅或多幅目标物体图像，对所获取图像的各种特征量进行处理、分析和测
量，并对测量就诶过做出定性分析和定量解释，从而得到有关目标物体的某种认识并作出相应
决策的系统。功能包括：物体定位、特征检测、缺陷判断、目标识别、计数和运动跟踪。