计算机视觉与机器视觉紧密相连，但有所区别。计算机视觉关注图像和视频数据的理解与分析，而机器视觉则侧重于设备与系统的自动化。两者交融，共同推动自动化与智能化发展；差异在于应用领域和侧重点。本文深度剖析两者交融与差异，揭示其内在联系。
本文目录导读：
计算机视觉和机器视觉是近年来在人工智能领域备受关注的两个方向，虽然这两个概念紧密相连，但它们之间仍存在着一定的联系与区别，本文将从多个角度探讨计算机视觉与机器视觉的联系与差异，以期为大家提供更为全面的认识。
联系
1、目标相似
计算机视觉和机器视觉都旨在让计算机像人类一样“看”世界，通过图像、视频等视觉信息获取环境中的信息，从而实现对环境的感知、理解和交互。
2、技术基础相同
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计算机视觉和机器视觉都依赖于计算机科学、图像处理、机器学习等基础技术，这些技术为两个领域的发展提供了强大的支持。
3、应用领域广泛
计算机视觉和机器视觉在多个领域有着广泛的应用，如安防监控、自动驾驶、医疗影像、工业检测等，它们相互促进，共同推动相关领域的发展。
区别
1、定义不同
计算机视觉（Computer Vision）是指利用计算机技术处理和分析图像、视频等视觉信息，以实现对现实世界的理解和交互，而机器视觉（Machine Vision）是指通过机器获取图像、视频等视觉信息，实现对产品的检测、识别、分类等自动化处理。
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2、应用领域不同
计算机视觉的应用领域更为广泛，涵盖了从理论研究到实际应用的各个方面，而机器视觉则主要应用于工业自动化、生产检测等领域。
3、技术深度不同
计算机视觉涉及的技术较为复杂，包括图像处理、模式识别、深度学习等，而机器视觉则侧重于图像处理和模式识别，对深度学习等技术的依赖程度较低。
4、发展历程不同
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计算机视觉起源于20世纪60年代，经过几十年的发展，已经成为一个相对成熟的领域，而机器视觉则是随着计算机视觉技术的发展而逐渐兴起的，相对较年轻。
计算机视觉与机器视觉既有联系又有区别，它们在目标、技术基础、应用领域等方面相互影响、相互促进，随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉与机器视觉将更加紧密地融合，为人类创造更多价值。
计算机视觉与机器视觉是两个密切相关但又有区别的领域，在未来的发展中，两者将继续相互借鉴、相互促进，共同推动人工智能技术的进步。
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