本文目录导读：
随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉和机器视觉这两个概念逐渐进入人们的视野，许多人会将这两个概念混淆，认为它们是同一种技术，实际上，计算机视觉和机器视觉在技术原理、应用领域等方面存在着明显的差异，本文将深入探讨计算机视觉与机器视觉之间的异同，以帮助读者更好地理解这两者之间的关系。
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计算机视觉
1、定义
计算机视觉是研究如何使计算机从图像和视频中获取信息的一门学科，它旨在让计算机具有人类视觉系统的一些功能，如识别、理解、分析图像和视频等。
2、技术原理
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，具体而言，计算机视觉系统通常包括以下步骤：
（1）图像预处理：对原始图像进行滤波、去噪、增强等操作，提高图像质量。
（2）特征提取：从图像中提取具有代表性的特征，如颜色、纹理、形状等。
（3）目标检测：在图像中定位和识别感兴趣的目标。
（4）图像理解：分析图像中的语义信息，如场景理解、物体识别等。
3、应用领域
计算机视觉技术广泛应用于安防监控、自动驾驶、医疗诊断、工业检测、智能家居等领域。
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机器视觉
1、定义
机器视觉是指利用计算机技术对工业生产过程中的图像进行实时采集、处理、分析和解释，以实现对产品质量、生产过程和设备的自动控制。
2、技术原理
机器视觉技术主要包括以下几个方面：
（1）图像采集：通过摄像头等设备获取工业生产过程中的图像。
（2）图像处理：对采集到的图像进行预处理、特征提取、图像分割等操作。
（3）图像分析：对处理后的图像进行分析，提取所需信息。
（4）控制执行：根据分析结果对生产过程或设备进行控制。
3、应用领域
机器视觉技术在工业自动化、质量控制、生产监控等领域具有广泛应用。
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计算机视觉与机器视觉的异同
1、定义上的差异
计算机视觉关注的是从图像和视频中获取信息，使计算机具有人类视觉系统的一些功能；而机器视觉则侧重于工业生产过程中的图像处理和分析，实现对生产过程的自动控制。
2、技术原理上的差异
计算机视觉技术涉及图像处理、模式识别、机器学习等多个领域，其技术原理相对复杂；而机器视觉技术主要关注图像采集、处理和分析，技术原理相对简单。
3、应用领域上的差异
计算机视觉技术在安防监控、自动驾驶、医疗诊断等领域有广泛应用；而机器视觉技术在工业自动化、质量控制、生产监控等领域具有广泛的应用。
计算机视觉与机器视觉虽然都是利用计算机技术处理图像和视频，但两者在定义、技术原理和应用领域等方面存在明显的差异，了解这两者之间的异同，有助于我们更好地把握人工智能技术的发展趋势，为实际应用提供有力支持。
标签： #计算机视觉和机器视觉一样吗
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