机器人视觉和计算机视觉都是人工智能领域的重要分支，它们都涉及到图像处理、模式识别、机器学习等技术。它们之间还是存在一些关键的区别。
1. 应用场景
计算机视觉的主要应用场景通常是在计算机系统中，例如识别图像、视频，进行人脸识别、物体识别等。这些任务通常是在静态的环境中进行的，而且对设备的移动性要求不高。
机器人视觉则主要用于机器人的感知和决策，它需要在动态的环境中工作，并且对设备的移动性有很高的要求。机器人视觉的主要应用包括自主导航（例如在自动驾驶汽车或无人机中）、物体识别和抓取、以及环境感知等。
2. 硬件需求
计算机视觉通常依赖于高性能的计算机和GPU，以处理大量的图像和视频数据。这使得计算机视觉在处理速度上相对较慢，但可以处理复杂的图像和视频分析任务。
机器人视觉则更注重设备的移动性和实时性。因此，它通常需要更强的处理能力，以便在实时的环境中做出决策。机器人视觉通常需要与机器人的其他传感器（如激光雷达或雷达）进行集成，这进一步增加了对硬件的需求。
3. 软件算法
计算机视觉和机器人视觉在软件算法方面也有所不同。计算机视觉主要关注图像和视频的内容，例如识别特定的人脸、物体或场景。这需要强大的深度学习模型，如卷积神经网络（C），以从图像中提取有用的特征。
机器人视觉则更注重于机器人的感知和行动。例如，一个机器人视觉系统可能需要识别并跟踪目标物体，然后根据这些信息决定如何行动。这需要结合机器学习、控制理论、以及感知算法等多种技术。
4. 数据集和训练
计算机视觉的数据集通常是在静态环境中收集的，例如在各种不同的光照条件、角度和距离下拍摄的图像和视频。这些数据集被用于训练模型，以识别和分类各种图像和视频内容。
机器人视觉的数据集则是在动态的环境中收集的，例如在机器人执行各种任务的过程中。这些数据集被用于训练模型，以预测机器人在各种情况下的行为，并对其进行优化。
5. 实时性和准确性
由于机器人视觉需要在动态的环境中实时做出决策，因此它的实时性和准确性比计算机视觉更为重要。机器人视觉系统需要能够快速准确地识别和处理图像，以便在实时的环境中做出决策。这需要高效的算法和强大的硬件支持。
机器人视觉和计算机视觉都是人工智能的重要分支，它们都涉及到图像处理、模式识别、机器学习等技术。它们在应用场景、硬件需求、软件算法、数据集和训练、实时性和准确性等方面都有所不同。这些区别使得计算机视觉和机器人视觉在研究和应用上有不同的挑战和需求。
