機器視覺包括哪些技術？

機器視覺是一項綜合技術，包括圖像處理、機械工程技術、控制、電光源照明、光學成像、傳感器、模擬與數字視頻技術、計算機軟硬件技術(圖像增強和分析算法、圖像卡、 I/O卡等)。

在日常工作中，經常聽到人工智能，機器學習，計算機視覺，圖像處理，模式識別等專業名詞，不知道具體的含義，也不知道與機器視覺是否有關，今天小編就來總結一下人工智能，機器學習，計算機視覺，圖像處理，模式識別的含義和區別。

機器視覺的行業應用

簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，得到被攝目標的形態信息，根據像素分佈和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特徵，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。

人工智能的本質

人工智能學科的基本思想和基本內容。即人工智能是研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。人工智能就其本質而言，是對人的思維的信息過程的模擬。

機器學習的本質

機器學習是研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。是對人的學習行為的模擬。 計算機視覺：用計算機來模擬人的視覺機理獲取和處理信息的能力。是對人視覺的模擬。

計算機視覺的研究對象主要是映射到單幅或多幅圖像上的三維場景，例如三維場景的重建。計算機視覺的研究很大程度上針對圖像的內容。

圖像處理： 圖像處理技術把輸入圖像轉換成具有所希望特性的另一幅圖像。例如，可通過處理使輸出圖像有較高的信-噪比，或通過增強處理突出圖像的細節，以便於操作員的檢驗。在計算機視覺研究中經常利用圖像處理技術進行預處理和特徵抽取。

圖像處理與圖像分析的研究對象主要是二維圖像，實現圖像的轉化，尤其針對像素級的操作，例如提高圖像對比度，邊緣提取，去噪聲和幾何變換如圖像旋轉。這一特徵表明無論是圖像處理還是圖像分析其研究內容都和圖像的具體內容無關。

模式識別：模式識別技術根據從圖像抽取的統計特性或結構信息，把圖像分成予定的類別。例如，文字識別或指紋識別。在計算機視覺中模式識別技術經常用於對圖像中的某些部分，例如分割區域的識別和分類。

模式識別使用各種方法從信號中提取信息，主要運用統計學的理論。此領域的一個主要方向便是從圖像數據中提取信息。