新媒体是处于不断发展中的媒体，新媒体的“新”注定其要不断迭代。媒体与传统媒体相比有明确的特点和属性，新媒体将有以下五大发展趋势。

1.去中心化

在新媒体时代，媒体平台多样化，生产媒体信息的人员也多样化，信息分发由平台直接完成，改变了传统媒体自上而下的传播方式，因此新媒体方式，因此新媒体有去中心化的特点。

2.移动化

互联网已从PC端时代进入到移动端时代，目前微博，微信等新媒体平台的用户也主要集中在移动端，因此，新媒体不管是在平台选择上，还是在用户依赖上，都呈现出了移动化的特点。

3.全民化

新媒体在发展之初，就呈现出了年轻化的特点。新媒体平台的核心用户以年轻的互联网用户为主。发展到现阶段，各年龄段互联网用户都参与到了新媒体的信息的生产和传播中，新媒体已呈现出全民化的特点。

4.融媒体化

新媒体发展到现阶段，除了与传统媒体有区别之外，还体现出了融合传媒体的特点。新媒体不仅要发展自己的新，还要借传统媒体的优势，在内容上和平台上与传统媒体进行融合。

5.矩阵化

新媒体的去中心化特点，使其在内容和平台上变得更加多样化。企业及组织为了充分发挥新媒体的传播作用，在新媒体的运营规划上，呈现出了矩阵化的特点。企业通过建立账号传播矩阵，进行有规划的内容运营，实现新媒体传播效果的最大化。

因此你所提及的新媒体全平台运营是一种新趋势。以前企业只运营一个公众号，放在现在已经不行了。结合现在的市场来看，只有将新媒体运营矩阵化才能让传播效果发挥最大。

同时也不建议企业自运营，俗话说好“专业的人干专业的事”，新媒体代运营公司一般都有成熟稳定的项目运营团队，个人素质和团队协作力都是非常专业的，找新媒体代运营就是找专业的人帮忙处理自己不太擅长的事，对于企业来说这种形式是最划算的。

计算机视觉与机器视觉的区别？

”计算机视觉“，是指用计算机实现人的视觉功能，对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。计算机视觉是一个处于指示前沿的领域。我们认为计算机视觉，或简称为“视觉”，是一项事业，它与研究人类或动物的视觉是不同的。它借助于几何、物理和学习技术来构筑模型，从而用统计的方法来处理数据。因此从我们的角度看，在透彻理解摄像机性能与物理成像过程的基础上，视觉对每个像素进行简单的推理，将在多幅图像中可能得到的信息综合成和谐的整体，确定像素集之间的联系以便将它们彼此分割开，或推断一些形状信息，使用几何信息或概率统计技术来识别物体。

”机器视觉“，即采用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分cmos和d两种）把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。目前广泛应用于食品和饮料、化妆品、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。

机器视觉是个相对较新的技术，它为制造工业在提高产品质量、提高生产效率和操作安全性上提供了许多技术。在其他相关技术中，机器视觉包括图像数字化、图像操作和图像分析，通常使用计算机来完成，所以说它是一门覆盖图像处理和计算机视觉的专业。然而，我们又强调过机器视觉、计算机视觉和图像处理不是同义的。它们其中之一都不是任何其他两个的子集。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一个特殊领域。机器视觉没有说明要使用计算机，但是在获取高速处理速度上经常会使用特殊的图像处理硬件，这个速度是普通计算机所不能达到的。

机器视觉是计算机视觉在工厂自动化的一个应用。正如监视员在一个装配线上工作，可视地监视物件并判断其质量，因此机器视觉系统使用照相机和图像处理软件来完成类似的监视。一个机器视觉系统是一个在基于数字图像分析上作决定的计算机。

综上所述，其实机器视觉和计算机视觉并没有很清晰的界限，而是紧密的联系在一起，它们有着相同的理论，只是在实际应用中有所不同，计算机视觉与机器视觉都是要从图像或图像序列中获取对世。

研祥慧视机器视觉是目前国内最先进的液晶面板质量检测智能设备,广泛用于LCD模组、平板电视、平板电脑灯产品屏幕缺陷检测,代替人工检测,大幅度降低人力成本,提高检测效率。计算机视觉与机器视觉还是有区别的计算机视觉主要是在计算机上完成分析,比较偏理论机器视觉可以有嵌入式、DSP完成。

简单的介绍一下。

”计算机视觉“，是指用计算机实现人的视觉功能，对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。计算机视觉是一个处于指示前沿的领域。我们认为计算机视觉，或简称为“视觉”，是一项事业，它与研究人类或动物的视觉是不同的。它借助于几何、物理和学习技术来构筑模型，从而用统计的方法来处理数据。因此从我们的角度看，在透彻理解摄像机性能与物理成像过程的基础上，视觉对每个像素进行简单的推理，将在多幅图像中可能得到的信息综合成和谐的整体，确定像素集之间的联系以便将它们彼此分割开，或推断一些形状信息，使用几何信息或概率统计技术来识别物体。

”机器视觉“，即采用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分cmos和d两种）把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。目前广泛应用于食品和饮料、化妆品、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。

计算机视觉与机器视觉，首先是应用场景不一样，就像视远图像赵旭回答的那样：你把摄像头对着人就是CV，对着车间就是MV。

计算机视觉和机器视觉应用场景不同，就像拉货车和载客车是的，侧重点不同而已，一个侧重人工智能分支，一个侧重工业应用！简单说起来的话，计算机视觉偏重于深度学习并且偏向软件，机器视觉偏重于特征识别同时对硬件方面要求也比较高，不过随着对智能识别要求越来越高的发展，这两个方向毕竟会互相渗透互相融合，区别也仅仅限于应用领域不同而已。

其次，我感觉最大的区别，在于技术要求的侧重点不一样，甚至差别很大。

计算机视觉，主要是对质的分析，比如分类识别，这是一个杯子那是一条狗。或者做身份确认，比如人脸识别，车牌识别。或者做行为分析，比如人员入侵，徘徊，遗留物，人群聚集等。

机器视觉，主要侧重对量的分析，比如通过视觉去测量一个零件的直径，一般来说，对准确度要求很高。我记得以前接触过一个需求:视觉测量铁路道岔缺口。哥刚毕业的时候在铁路上班，做过控制系统，还开过内燃机车，很清楚道岔缺口的重要性，这玩意儿你说要是测不准，呵呵:)

当然，也不能完全按质或量一刀切，有些计算机视觉应用也需要分析量，比如商场的人数统计。有些机器视觉也需要分析质，比如零件自动分拣。但，计算机视觉一般来说对量的要求不会很高，商场人数统计误差个百分之几死不了人的，但机器视觉真的会，比如那个道岔缺口测量。

既然要求这么高，是不是机器视觉就比计算机视觉难呢？也不是的，应该说各有各的难处。

计算机视觉的应用场景相对复杂，要识别的物体类型也多，形状不规则，规律性不强。有些时候甚至很难用客观量作为识别的依据，比如识别年龄，性别。所以深度学习比较适合计算机视觉。而且光线，距离，角度等前提条件，往往是动态的，所以对于准确度要求，一般来说要低一些。

机器视觉则刚好相反，场景相对简单固定，识别的类型少(在同一个应用中)，规则且有规律，但对准确度，处理速度要求都比较高。关于速度，一般机器视觉的分辨率远高于计算机视觉，而且往往要求实时，所以处理速度很关键，目前基本上不适合采用深度学习。

以上讨论的是技术，商业方面，计算机视觉的应用面更广一些，毕竟很多业务是跟人相关，比如人脸识别，行为分析等，很多垂直领域都有计算机视觉潜在需求，相对来说，更适合创业；

而机器视觉顾名思义，业务主要跟机器相关，而且对准确度甚至安全性要求很高，也就在资质品牌方面有较高的门槛，所以寡头垄断严重，一般来说，更适合上班而不是创业。

机器视觉（Machine Vision, MV）&计算机视觉(Computer Vision, CV)

从学科分类上，二者都被认为是 Artificial Intelligence下属科目.

有几个分支：

一个是图像处理，主要是信号与系统，统计，优化

一个是求解景物与图像之间的关系，如立体视觉、三维重建，主要是几何

一个是模式识别，例如如何分割图像、识别目标，主要是人工智能

但实际提及时，主观感觉上

MV更多注重广义图像信号（激光，摄像头）与自动化控制（生产线）方面的应用。

CV更多注重（2D, 3D）图像信号本身的研究以及和图像相关的交叉学科研究（医学图像分析，地图导航）。

计算机视觉、机器视觉类似，计算机视觉强调软件解决，是机器视觉的分支。

视觉测量是机器视觉的应用，用超分辨率达到低成本、高精度的测量目的

前者偏工程，后者偏研究

前者是把视觉技术应用于生产，后者偏日常生活

计算机视觉与机器视觉还是有区别的

计算机视觉主要是在计算机上完成分析，比较偏理论

机器视觉可以有嵌入式、DSP完成

基本矩阵是从本质矩阵推导出来的，描述的是两个相机视点之间的三维投影变换关系，是对极约束的一种代数表示。常用F表示的一个3x3矩阵，该矩阵的秩为0。经典的8点算法就可以比较准确地计算出该关系。

单应矩阵一般描述的是两个平面之间的二维投影变换关系。常用H表示，一般也是3x3的矩阵。最少情况下用平面上的4个点对应就以求出该矩阵。

上述基本矩阵和单应矩阵的求解对应点越多越好，以避免出现退化情况。

用一句话来概括，基本矩阵是表示两个三维空间对应点集之间的变换关系，单应矩阵一般是表示两个二维空间对应点集之间的变换关系。

给出由一个平面引入的单应矩阵H可以计算出基本矩阵F=[e']xH。

另外，二般情况下，三维空间中也有单应矩阵，它也用H表示，却是个4x4的矩阵。

楼上的的回答很关键。这里再加一些：

图像处理，针对图像本身进行一些处理，这里可以是工业、医疗、娱乐、多媒体、广告等多个行业的，如常见的Photoshop也是图像处理软件，使用此软件从事相关工作的人也是图像处理人员。其它行业也有类似的效果，即将原始图像，通过一些算法、技术、手段等，转换成用户自己认为理想的图像，即把图像给处理了。

计算机视觉，或者说是机器视觉（计算机视觉与机器视觉略有不同，不过更相近），则类似于人类的视觉效果，只不过是用到了机器、计算机上。这其中，大部分的机器视觉，都包含了图像处理的过程，只有图像处理过后，才能找到图像中需要的特征，从而更进一步的执行其它的指令动作，如机械手臂的运动、机台的移动等，这些应用在大学里主要表现在机器人上，如机器人踢球、下棋等，在工业上，则主要应用于工业机器人，完成自动生产、装配、检测等工作，富士康就有大量的机器人，在农业上，则表现在一些自动收割机，如棉花收割，自动分类机器。

当然也有一些机器视觉是不需要图像处理的，如经过相机镜头等直接连接到显示器上观察的，结果好坏是由人来判断的，这时图像处理的过程是由人自己完成的，而不是计算机。还有一些图像传感器有固定的特性，如颜色传感器，那样只会有信号出来即可，也是没有图像处理的。

计算机视觉，一定是包含计算机的，而机器视觉，则不一定需要计算机，可以是智能相机，也可以是图像传感器，当然也可以使用计算机完成。

伴随人工智能、VR、AR等技术的持续进步，新媒体领域呈现出前所未有的巨大变化。面对迭代变迁，必须清楚地认识与把握新媒体的变化趋势与发展特点，才能充分地运用新技术新应用去创新传播方式，才能真正实现占领信息传播制高点的目标。近两年，经历从全民参与的“众媒时代”向人机交互的“智媒时代”的跨越，新闻生产全过程与用户行为方式都发生了颠覆式变革。本文以美国皮尤研究中心、企鹅智酷等调查机构关于美国和中国网民新媒体使用情况的最新调查数据为依托，从形式、内容、用户、技术和服务等五方面提出对新媒体未来发展方向的几点思考。期望通过对新媒体发展轨迹的局部观察，为相关研究的深入与相关产业的扩展起到提示作用。形式：从视频化到直播化，政务直播的引领作用需加强在线视频服务的兴起，极大地改变了人们尤其是年轻人群的媒体消费习惯。根据2017年8月皮尤研究中心的数据，有61%的美国年轻人（19～28岁）表示自己主要通过网络服务来收看电视节目。这对于电视媒体的冲击是显而易见的，已经有24%的美国人不再订购有线电视业务了①。我国的数据更加突出：网民对富媒体的偏好正在飞速上涨，2017年通过视频网站获取资讯的网民数量增长了228%，中国资讯视频消费的渗透率达到了61.8%，约等于美国数据的两倍②。在线视频服务的内容也实现了迭代式发展，从早期的电视节目在线收看，到原创视频发布，再到目前流行的网络直播，这种自下而上的互动社交方式，帮助普通人实现了话语权的更大解放。然而，视频直播的弊端也很快暴露出来，诸如突发事件现场记录、知识性直播等真正有价值的直播内容仅占少数，大多数直播平台都以生活化、娱乐化内容为主，日常生活的直播不可避免地出现了同质化、低俗化、庸俗化、妖魔化倾向。在此背景下，政府明显加大了对直播平台和视频发布的管理力度，以合理引导直播平台在社会建设中发挥正面作用。此外，完善与强化政务直播的社会功能，凸显其对网络直播的引领作用，也是需要着力推进的重点工作。目前，政务直播呈现快速发展与多部门覆盖的良好势头，然而距离体系化、常态化与品牌化，还存在一些差距。为此，必须首先解决的是内容问题。当前，多数部门的政务直播主要还是应用于重大活动的报道。未来，政务直播应当更多地延伸到民众关心的社会、民生、经济等领域，尤其是面对有争议的社会问题时，不推诿不避讳，积极设置直播议程，引导社会舆论。同时，把握好尺度，做好直播内容取舍，助推政务直播的常态化建设。其次要完善平台建设问题。当前政务直播主要通过第三方直播平台来实现，不可避免地与其他轻松、娱乐类直播混杂在一起，显得零散混乱不成体系。因此，要致力于打造独立化、专门化的政务直播平台，将直播主题分门别类，将不同区域、不同级别的政府部门汇聚起来，形成政务直播矩阵。最后还要解决好影响力问题。政务直播与一般直播的不同，就在于其通常涉及的都是严肃性甚至枯燥性话题，较难调动起用户的积极性。这就需要各部门充分发挥直播技巧，学会将严肃的议题与轻松的表达方式相结合，以真诚互动代替官腔官调，完善直播情境，不仅让受众容易接受，更乐于接受。这也是新时期提高政府舆论引导力的重要一环。

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