计算机视觉与机器视觉密切相关，旨在模拟人类视觉功能。两者辨析与融合，旨在利用计算机技术处理和分析图像、视频，以实现图像识别、目标检测等应用。
本文目录导读：
计算机视觉，作为人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了飞速的发展，有人将计算机视觉与机器视觉视为同义词，但实际上，两者既有联系又有区别，本文将从定义、研究内容、应用领域等方面对计算机视觉与机器视觉进行辨析，并探讨两者的融合趋势。
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计算机视觉与机器视觉的定义
1、计算机视觉
计算机视觉是指利用计算机技术模拟人类视觉系统，对图像或视频进行分析、处理和理解的过程，它旨在让计算机具备类似人类的视觉感知能力，从而实现对图像信息的自动获取、处理和分析。
2、机器视觉
机器视觉是计算机视觉的一个子领域，主要研究如何使计算机系统具备视觉功能，以实现对物体、场景或图像的自动识别、检测、测量和监控，机器视觉强调的是计算机在视觉领域的应用，其核心是图像处理和分析。
1、计算机视觉
计算机视觉的研究内容主要包括：
（1）图像处理：对图像进行增强、滤波、分割、特征提取等操作，以提高图像质量或提取有用信息。
（2）模式识别：通过学习样本数据，使计算机能够识别和分类图像中的各种模式。
（3）机器学习：利用机器学习算法，使计算机具备从数据中学习、优化和预测的能力。
（4）深度学习：利用神经网络等深度学习模型，实现图像识别、分类、生成等任务。
2、机器视觉
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机器视觉的研究内容主要包括：
（1）图像处理：对图像进行预处理、分割、特征提取等操作，以提高图像质量或提取有用信息。
（2）图像分析：对图像进行特征提取、分类、检测等操作，实现对物体、场景或图像的识别和监控。
（3）机器学习：利用机器学习算法，使计算机具备从数据中学习、优化和预测的能力。
（4）系统集成：将图像处理、分析、识别等模块集成到实际应用系统中，实现机器视觉功能的实现。
计算机视觉与机器视觉的应用领域
1、计算机视觉
计算机视觉的应用领域广泛，包括：
（1）医学影像分析：如病变检测、肿瘤诊断等。
（2）工业检测：如产品质量检测、缺陷检测等。
（3）自动驾驶：如车辆检测、道路识别等。
（4）安防监控：如人脸识别、行为分析等。
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2、机器视觉
机器视觉的应用领域主要包括：
（1）工业自动化：如机器人视觉、机器视觉检测等。
（2）智能交通：如车牌识别、交通监控等。
（3）智能家居：如人脸识别门禁、智能安防等。
计算机视觉与机器视觉的融合趋势
随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉与机器视觉逐渐呈现出融合趋势，主要体现在以下几个方面：
1、技术融合：计算机视觉和机器视觉在图像处理、模式识别、机器学习等技术方面相互借鉴，形成更强大的视觉系统。
2、应用融合：计算机视觉和机器视觉在各个应用领域相互渗透，实现跨领域的应用创新。
3、资源融合：计算机视觉和机器视觉在数据资源、计算资源等方面共享，提高整体应用效果。
计算机视觉与机器视觉虽然存在一定的区别，但两者在技术、应用和资源等方面逐渐呈现出融合趋势，在未来，随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉与机器视觉的融合将为人类社会带来更多创新和便利。
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