计算机视觉与机器视觉紧密相连，共同研究如何使机器“看”懂图像。二者各有千秋，计算机视觉更侧重于理解图像内容，而机器视觉则更注重图像处理和特征提取。两者相互补充，共同推动人工智能视觉技术的发展。
本文目录导读：
随着科技的不断发展，计算机视觉和机器视觉在各个领域得到了广泛的应用，它们在本质上紧密相连，但又有各自的特点和区别，本文将从两者的联系与区别入手，探讨它们在人工智能领域的应用和发展。
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计算机视觉与机器视觉的联系
1、定义上的联系
计算机视觉和机器视觉都旨在让机器具备识别、理解、处理和利用图像信息的能力，从这个角度来看，它们在定义上有着紧密的联系。
2、技术上的联系
（1）算法：计算机视觉和机器视觉都依赖于图像处理、模式识别、机器学习等算法，这些算法在两者中的应用具有很高的相似性。
（2）硬件：计算机视觉和机器视觉都需要相应的硬件设备，如摄像头、传感器等，以获取图像信息。
（3）应用领域：计算机视觉和机器视觉在许多领域都有应用，如安防监控、医疗诊断、自动驾驶等，这些领域对两者的需求具有相似性。
计算机视觉与机器视觉的区别
1、目标不同
计算机视觉主要关注图像信息的提取和处理，旨在让机器具备对图像的感知和理解能力，而机器视觉则更侧重于将图像信息转化为实际应用，如机器人导航、工业检测等。
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2、技术层面
（1）图像处理：计算机视觉更注重图像的预处理、特征提取和图像理解等环节，而机器视觉则更关注图像的分割、目标检测和识别等环节。
（2）应用领域：计算机视觉在理论研究方面具有优势，而机器视觉在工程应用方面具有优势。
3、发展历程
计算机视觉起源于20世纪60年代，主要关注图像处理和模式识别，而机器视觉则起源于20世纪70年代，主要关注图像信息的提取和应用。
四、计算机视觉与机器视觉在人工智能领域的应用和发展
1、应用领域
（1）计算机视觉：在人脸识别、图像检索、视频分析、医学影像分析等领域具有广泛应用。
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（2）机器视觉：在工业检测、机器人导航、自动驾驶、无人机等领域具有广泛应用。
2、发展趋势
（1）算法创新：随着深度学习等技术的不断发展，计算机视觉和机器视觉在算法层面将不断创新。
（2）硬件升级：随着传感器、摄像头等硬件设备的升级，计算机视觉和机器视觉在性能上将有更大的提升。
（3）跨学科融合：计算机视觉和机器视觉将与其他学科，如生物学、心理学等，进行更深入的融合。
计算机视觉与机器视觉在本质上紧密相连，但又各有千秋，在人工智能领域，两者都发挥着重要作用，随着科技的不断发展，计算机视觉和机器视觉将在更多领域得到应用，为人类创造更多价值。
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