图像识别和机器视觉区别

图像识别
目的：识别和分类图像中的对象、场景或人脸。
输入：通常是单张图像。
输出：标签或分类结果（例如，猫、树、笑脸）。
方法：使用深度学习神经网络（如卷积神经网络）来提取图像特征并进行分类。
机器视觉
目标：为计算机提供“视觉”，使其能够感知和理解环境。
输入：通常是实时视频流或多张图像序列。
输出：丰富的环境信息，包括对象检测、跟踪、测量和缺陷检测。
方法：使用各种技术，包括图像处理、特征提取、模式识别和机器学习。
关键区别
| 特征 | 图像识别 | 机器视觉 |
|---|---|---|
| 目标 | 分类图像中单个对象 | 理解和分析复杂环境 |
| 输入 | 单张图像 | 视频流或图像序列 |
| 输出 | 标签或分类 | 丰富的环境信息 |
| 复杂性 | 相对简单 | 更复杂，需要实时处理 |
| 应用 | 图像搜索、社交媒体过滤 | 工业自动化、机器人、自动驾驶 |
应用
图像识别：
人脸识别系统
医疗图像分析
产品分类
机器视觉：
工厂自动化中的机器人导航
质量控制和缺陷检测
自主驾驶汽车中的环境感知