计算机视觉与机器视觉同根同源，均致力于图像处理与分析。二者紧密相连，共同发展，但各有侧重点。计算机视觉更注重模拟人类视觉感知，而机器视觉则更侧重于实际应用，如工业检测和机器人导航。两者在技术与方法上各有千秋，共同推动着视觉领域的进步。
本文目录导读：
随着科技的飞速发展，计算机视觉和机器视觉已经成为当今社会的重要技术领域，虽然两者在名称上有所区别，但它们之间存在着紧密的联系，本文将深入探讨计算机视觉和机器视觉的联系与区别，以期为广大读者提供更全面的认识。
计算机视觉与机器视觉的联系
1、定义上的联系
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计算机视觉和机器视觉都是研究如何让计算机像人类一样“看”的技术，计算机视觉主要关注计算机如何从图像和视频中提取信息，而机器视觉则侧重于将提取到的信息应用于实际场景中，两者在定义上具有密切的联系，都以视觉信息为研究对象。
2、技术上的联系
（1）图像处理技术：计算机视觉和机器视觉都离不开图像处理技术，通过图像处理，可以将原始图像转换为适合计算机分析和识别的形式，灰度化、二值化、边缘检测等。
（2）特征提取技术：在计算机视觉和机器视觉中，特征提取是关键步骤，通过对图像进行特征提取，可以有效地识别和分类目标，常见的特征提取方法有：SIFT、SURF、HOG等。
（3）模式识别技术：计算机视觉和机器视觉都需要运用模式识别技术对提取到的特征进行分析和分类，常见的模式识别方法有：支持向量机（SVM）、神经网络（NN）、决策树等。
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（4）深度学习技术：近年来，深度学习技术在计算机视觉和机器视觉领域取得了显著的成果，通过深度学习，计算机可以自动学习图像中的特征，从而实现更准确的识别和分类。
计算机视觉与机器视觉的区别
1、应用领域不同
计算机视觉主要应用于图像分析和识别，如人脸识别、图像检索、视频监控等，而机器视觉则侧重于将计算机视觉技术应用于实际场景，如工业自动化、机器人、智能交通等。
2、技术难度不同
计算机视觉技术相对较为成熟，主要研究如何让计算机“看”，而机器视觉技术则更加复杂，需要将计算机视觉技术与其他领域（如控制、传感器等）相结合，实现实际应用。
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3、研究方法不同
计算机视觉研究方法较为单一，主要依靠图像处理、特征提取和模式识别等技术，而机器视觉研究方法则更加多元化，需要结合控制、传感器、机器人等多学科知识。
计算机视觉和机器视觉在定义、技术、应用领域等方面存在着紧密的联系，但它们在应用场景、技术难度和研究方法上存在一定的区别，随着科技的不断发展，计算机视觉和机器视觉将继续相互促进，为我国人工智能领域的发展贡献力量。
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