本文目录导读：
随着科技的飞速发展，计算机视觉与机器视觉在众多领域得到了广泛应用，很多人对这两个概念存在一定的混淆，本文将从定义、应用场景、技术手段等方面，对计算机视觉与机器视觉进行深入剖析，以揭示两者之间的异同。
计算机视觉与机器视觉的定义
1、计算机视觉
图片来源于网络，如有侵权联系删除
计算机视觉是研究如何让计算机理解和解释图像、视频等视觉信息的一门学科，其主要目标是让计算机具备类似人类的视觉能力，如识别物体、检测场景、理解图像等。
2、机器视觉
机器视觉是利用计算机对图像进行处理、分析、识别，从而实现对目标物体进行检测、跟踪、测量等操作的一种技术，它侧重于将计算机视觉的理论应用于实际工程领域，提高生产效率、降低成本。
应用场景
1、计算机视觉
计算机视觉在图像识别、视频分析、图像处理等领域具有广泛的应用，在医学领域，计算机视觉可以帮助医生分析病理图像，提高诊断准确率；在安防领域，计算机视觉可以实现人脸识别、车辆检测等功能。
2、机器视觉
机器视觉在工业生产、自动化检测、质量检测等领域具有广泛的应用，在制造业，机器视觉可以实现产品检测、装配、分拣等操作；在物流领域，机器视觉可以帮助实现货物分类、跟踪等功能。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
技术手段
1、计算机视觉
计算机视觉主要依赖于图像处理、模式识别、机器学习等技术，图像处理技术包括滤波、边缘检测、特征提取等；模式识别技术包括分类、聚类、回归等；机器学习技术包括监督学习、无监督学习、强化学习等。
2、机器视觉
机器视觉在技术手段上与计算机视觉基本相同，但更注重实际应用，在工业生产中，机器视觉系统需要具备实时性、稳定性、鲁棒性等特点。
异同
1、目标不同
计算机视觉的目标是让计算机具备类似人类的视觉能力，而机器视觉的目标是提高生产效率、降低成本。
2、应用领域不同
图片来源于网络，如有侵权联系删除
计算机视觉在图像识别、视频分析等领域具有广泛的应用，而机器视觉在工业生产、自动化检测等领域具有广泛的应用。
3、技术手段不同
计算机视觉更注重理论研究，而机器视觉更注重实际应用。
计算机视觉与机器视觉在定义、应用场景、技术手段等方面存在一定的差异，两者在技术手段上基本相同，都依赖于图像处理、模式识别、机器学习等技术，随着科技的不断发展，计算机视觉与机器视觉将在更多领域发挥重要作用，为人类生活带来更多便利。
标签： #计算机视觉与机器视觉的区别
评论列表