图像处理与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的一个特殊领域，属于多
学科交叉应用。它们在理论上存在一定的交叉重叠，但各自关注的侧重点不同。
【图像处理】
(数字图像一般指数字图像处理，分为三个层次：低级图像处理、中级图像处理和高级图像处理，
即狭义图像处理、图像分析和图像理解。)
我们常说的也就是通常理解的图像处理为低级图像处理，侧重在“处理”图像，即使用相应的算法和
数学函数对图像进行如平滑、锐化、对比度、拉伸、增强、还原、去噪、分割等等变换，不考虑对
图像本身进行任何智能推理。图像处理输入的是图像，输出的也是图像或者与输入图像有关的特
征、参数的集合。
【计算机视觉】
定义
计算机是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟，让计算机拥有人能所见，乃至所识、所思
的能力，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。
计算机视觉主要研究映射到单幅或多幅图像上的三维场景，从中自动提取、分析和理解有用信息，
图像理解是计算机视觉的终极目标。
应用
计算机视觉的主要应用有图像分类、目标检测、目标跟踪、图像分割、三维重建、视频(序列图像)
分析等。
计算机视觉起源于学术界，很大程度上是一个学术概念，更侧重于理论研究，其研究内容在实际应
用中存在滞后性和不确定性。
【机器视觉】
定义
简单来说，机器视觉就是机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉，更确切的要称为机器视觉系统，包括感知、处理和执行三个过程
一个典型的工业机器视觉系统基本构成如下：
下面给出《机器视觉发展白皮书(2021版)》中的定义：
机器视觉系统是集光学、机械、电子、计算、软件等技术为一体的工业应用系统，它通过对电磁辐
射的时空模式进行探测及感知，可以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，根据最终结果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，执行可直接创造经济价值或社会价值的功能活动。
应用
常说的机器视觉4大类应用：测量、引导、识别、检测
机器视觉主要应用于工业领域，更加注重工程实践、满足实际应用需求。
参考
百度词条
《机器视觉发展白皮书(2021版)》
