計算機視覺是指圖像捕獲和處理的自動化，重點是圖像分析。換句話說，計算機視覺的目標不僅僅是看，而且還要根據觀察結果處理並提供有用的結果。機器視覺是指在工業環境中使用計算機視覺，使其成為計算機視覺的子類別。
計算機視覺在行動
       2019年，計算機視覺在許多行業中發揮著越來越大的作用。在數字營銷領域，公司開始使用圖像識別技術來推動更好的廣告投放和業務成果。由於計算機視覺技術的準確性和效率不斷提高，營銷人員現在可以繞過傳統的人口統計研究，並快速準確地梳理數百萬的在線圖像。然後，他們可以在適當的背景下進行有針對性的營銷，而人們隻需要花費一小部分時間來獲得相同的結果。
機器視覺和智能工廠
       能夠直觀地識別產品缺陷和流程效率低下等問題的能力對於製造商限製成本和提高客戶滿意度至關重要。自90年代以來，機器視覺係統已安裝在全球數千家工廠中，用於自動化許多基本的質量保證和效率功能。憑借增強的數據共享功能和雲技術提供的更高精度，機器視覺驅動係統在製造業中的使用已開始加速。製造商意識到機器視覺係統是實現質量，成本和速度目標的重要投資。
生產線上的機器視覺
       檢測缺陷並快速減輕這些缺陷的原因是任何製造過程的重要方麵。機器視覺解決方案以主動解決缺陷的發生和根本原因。通過在生產線上安裝攝像頭並培訓機器學習模型來識別定義好產品與不良產品的複雜變量，可以實時識別缺陷並確定缺陷發生在製造過程中的哪個位置如此主動可以采取措施。
為視覺技術注釋機器學習模型
       為了實現計算機或機器視覺目標，首先需要培訓使您的視覺係統“智能化”的機器學習模型。並且為了使機器學習模型準確，需要大量注釋數據，特定於解決方案'重建。有免費的公共使用數據集可用於測試算法或執行簡單任務，但要使大多數實際項目成功，需要專門的數據集來確保它們包含正確的元數據。例如，在自動駕駛車輛內實施計算機視覺模型需要大量的圖像標注來標記人，交通信號，汽車和其他物體。任何低於總精度的東西都將成為自動駕駛汽車的一個巨大問題。
具有不同用例的相關技術
       雖然計算機視覺和機器視覺之間的界限已經模糊，但兩者最好用其用例來定義。計算機視覺傳統上用於自動化圖像處理，機器視覺是計算機視覺在實際界麵中的應用，例如工廠生產線。
定製機器視覺服務
       視覺係統旨在提供改善的圖像質量，是圖像恢複，圖像編碼和圖像解釋的理想選擇。每當工業應用需要識別，指導或測量時，機器視覺是一種廣泛使用的選擇。

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