計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器視覺應(yīng)用場景不同，就像拉貨車和載客車是的，側(cè)重點(diǎn)不同而已，一個(gè)側(cè)重人工智能分支，一個(gè)側(cè)重工業(yè)應(yīng)用!簡單說起來的話，計(jì)算機(jī)視覺偏重于深度學(xué)習(xí)并且偏向軟件，機(jī)器視覺偏重于特征識(shí)別同時(shí)對(duì)硬件方面要求也比較高，不過隨著對(duì)智能識(shí)別要求越來越高的發(fā)展，這兩個(gè)方向畢竟會(huì)互相滲透互相融合，區(qū)別也僅僅限于應(yīng)用領(lǐng)域不同而已。

我感覺最大的區(qū)別，在于技術(shù)要求的側(cè)重點(diǎn)不一樣，甚至差別很大。

計(jì)算機(jī)視覺，主要是對(duì)質(zhì)的分析，比如分類識(shí)別，這是一個(gè)杯子那是一條狗。或者做身份確認(rèn)，比如人臉識(shí)別，車牌識(shí)別?；蛘咦鲂袨榉治?，比如人員入侵，徘徊，遺留物，人群聚集等。

機(jī)器視覺，主要側(cè)重對(duì)量的分析，比如通過視覺去測量一個(gè)零件的直徑，一般來說，對(duì)準(zhǔn)確度要求很高。我記得以前接觸過一個(gè)需求: 視覺測量鐵路道岔缺口。哥剛畢業(yè)的時(shí)候在鐵路上班，做過控制系統(tǒng)，還開過內(nèi)燃機(jī)車，很清楚道岔缺口的重要性，這玩意兒你說要是測不準(zhǔn)，呵呵:)

計(jì)算機(jī)視覺屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)嗎

計(jì)算機(jī)視覺是一門研究如何使機(jī)器“看”的科學(xué)，更進(jìn)一步的說，就是指用攝影機(jī)和電腦代替人眼對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別、跟蹤和測量等機(jī)器視覺，并進(jìn)一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。作為一個(gè)科學(xué)學(xué)科，計(jì)算機(jī)視覺研究相關(guān)的理論和技術(shù)，試圖建立能夠從圖像或者多維數(shù)據(jù)中獲取‘信息’的人工智能系統(tǒng)

機(jī)器視覺的定義

機(jī)器視覺系統(tǒng)是指通過機(jī)器視覺產(chǎn)品(即圖像攝取裝置，分 CMOS 和CCD 兩種)將被攝取目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào)，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號(hào);圖像系統(tǒng)對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行各種運(yùn)算來抽取目標(biāo)的特征，進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備動(dòng)作。

機(jī)器視覺和計(jì)算機(jī)視覺哪個(gè)工資高

機(jī)器視覺是實(shí)現(xiàn)工業(yè)自動(dòng)化和智能化的必要手段，相當(dāng)于人類視覺在機(jī)器上的延伸。機(jī)器視覺具有高度自動(dòng)化、高效率、高精度和適應(yīng)較差環(huán)境等優(yōu)點(diǎn)，將在我國工業(yè)自動(dòng)化的實(shí)現(xiàn)過程中產(chǎn)生重要作用。

國內(nèi)機(jī)器視覺起步較晚，目前仍處于初創(chuàng)期，未來幾年仍將保持20%以上的增速。機(jī)器視覺的快速崛起有賴于自動(dòng)化市場的需求增長，實(shí)際上，工業(yè)機(jī)器人自2010年起的大幅增長，使得機(jī)器視覺領(lǐng)域了步入了快速成長時(shí)期。據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《中國機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景與投資預(yù)測分析報(bào)告》統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，中國機(jī)器視覺市場規(guī)模從2008年的5.1億元增長至2016 年的30.3億元，年均復(fù)合增長達(dá)25%，預(yù)計(jì)未來幾年仍將保持20%以上的增長，到2020年中國機(jī)器視覺市場規(guī)模將達(dá)到70.9億元。

機(jī)器視覺工程師工資水平(元/月-稅前)：￥8484

人工智能的專業(yè)方向有科學(xué)研究、工程開發(fā)、計(jì)算機(jī)方向、軟件工程、應(yīng)用數(shù)學(xué)、電氣自動(dòng)化、通信、機(jī)械制造，人工智能的前景雖然很好，但是它的難度系數(shù)很高，目前人工智能的人才需求量很大，相比于其他技術(shù)崗位，競爭度降低，薪資相對(duì)來說是較高的，因此，現(xiàn)在是進(jìn)入人工智能領(lǐng)域的大好時(shí)機(jī)。

人工智能哪個(gè)方向難度高

人工智能的基礎(chǔ)是數(shù)學(xué)，特別是高等數(shù)學(xué)，需要掌握的知識(shí)包括但不限于線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)等等，這些僅僅是入門的必須數(shù)學(xué)知識(shí)，等入門以后，你會(huì)發(fā)現(xiàn)更多的其他數(shù)學(xué)知識(shí)。

其次是計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)。比如算法、信息論等，還要掌握至少一門高級(jí)語言，目前這個(gè)領(lǐng)域python、java比較流行，相關(guān)的開源代碼和庫較多。入門后你會(huì)發(fā)現(xiàn)還需要大數(shù)據(jù)處理相關(guān)的基礎(chǔ)技能，這樣會(huì)對(duì)你的操作系統(tǒng)技能、數(shù)據(jù)庫處理、集群部署等提出一定的要求，不過也不要怕，這時(shí)候一般會(huì)有一臺(tái)團(tuán)隊(duì)和你一塊做這些。

第三就是英語。目前大部分最新的文獻(xiàn)資料基本都是英語，中文的也有，但是比較少，而且比國外晚很長時(shí)間才有可能出現(xiàn)。