像素越高，图像分辨率越高，对提高图像质量有一定作用，但是追求高像素数，会缩小单像素尺寸，对提高图像的信噪比和宽容度不利。所以，手机摄像的像素数不是越高越好，而要综合芯片、光学和算法，看图像的终成像效果。
在工业或生产环境中，机器视觉通常使用单个相机或多个相机自动检查和分析物体。然后利用获得的数据控制过程或生产活动。例如在装配线的典型应用中，对部件执行操作之后，触发相机以捕获和处理图像。可以对相机进行编程以检查目标物体的位置、颜色、大小或形状、或物体是否存在。它还可以查看和标准或二维矩阵条形码，甚至可以读取打印的字符。
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无论线阵相机还是面阵相机都只能实现2D成像，缺乏深度的信息，随着检测精度和应用场景复杂度的增加，2D相机越来越难堪重任，可以测量距离和进行三维建模的3D相机应运而生。随着3D视觉技术不断突破，3D相机在精度、速度和灵活度方面远超2D相机，在许多传统视觉“痛点性应用场景”中大显身手。
2D检测和3D检测的差异比较：2D检测根据灰度信息进行外观尺寸的检测和识别，而3D检测则利用包含高度信息在内的（XYZ坐标）条件进行检测辨别；
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机器视觉目前应用的领域不胜枚举，小编就挑出5个具有性的应用吧：
物体与行为识别
自动驾驶汽车
医疗影像分析与诊断
图片标记
人脸识别
机器视觉工作流程
机器视觉工作流程其实是大多数计算机视觉应用程序将经历的一系列步骤。许多视觉应用程序都是从获取图像和数据开始，然后处理数据，执行一些分析和识别步骤，执行一个动作的：
就拿人脸识别来说吧，它也主要遵循了机器视觉的工作流程：我们可以看到，大部分机器视觉技术应用其实都是从数据预处理开始的，其实这也是机器学习的关键。
接下来，我们来具体看一下计算机视觉的工作流程。
机器视觉是让计算机理解并标记图像内容的技术领域。
例如，对于人类来说，你很难向从没穿过衣服的原始人解释什么是连衣裙或者什么是鞋。计算机视觉也是如此，如果它并没有相关输入，就不会理解上图的东西都是什么。
所以，我们需要收集并标记大量关于衣服、鞋、包包的图片，输入进计算机“告诉”它这些图片里的东西是什么，在经过不断的学习和训练后，计算机将会识别出哪个是连衣裙，哪个是鞋、哪个是包包。 工业相机，就选上海嘉励自动化科技有限公司，欢迎客户来电！
根据测量原理不同，主流的3D相机一般有三种方案：飞行时间法、结构光法、双目立体视觉法，简单介绍如下：
飞行时间是从Time of Flight直译过来的，简称ToF。其测距原理是通过连续发射经过调制的特定频率的光脉冲（一般为不可见光）到被观测物体上，然后接收从物体反射回去的光脉冲，通过探测光脉冲的飞行（往返）时间来计算被测物体离相机的距离。
结构光法就是使用提前设计好的具有特殊结构的图案（比如离散光斑、条纹光、编码结构光等），将图案投影到三维空间物体表面上，使用另外一个相机观察在三维物理表面成像的畸变情况。
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帮助手机摄像头进行人脸识别，在自动驾驶领域辅助骑车识别交通信号、标志和人，在制造业领域辅助工业机器人监督和知道工人操作……这些都是机器视觉在各领域的应用。机器视觉的主要目的是让计算机能像人类一样甚至比人类更好地看见和识别世界。计算机视觉通常使用C++、Python和MATLAB等编程语言，是增强现实（AR）的一项重要技术。目前主流的计算机视觉工具有OpenCV、Tensorflow、Gpu、YOLO、Keras等。计算机视觉其实是一个复杂多元的交叉领域，包含了很多来自数字信号处理、神经科学、图像处理、模式识别、机器学习(ML)、机器人、人工智能(AI)等领域的概念。广东工业相机品牌
