计算机视觉，被誉为机器的“眼睛”，标志着机器视觉新时代的到来。它通过智能技术，让计算机具备图像识别、分析等能力，开启智能化视觉新时代。
本文目录导读：
随着科技的飞速发展，计算机视觉技术逐渐成为人工智能领域的一颗璀璨明珠，人们常用“计算机视觉是计算机的眼睛”来形容这一技术，计算机视觉与机器视觉有何关联？它们之间又存在着怎样的区别？本文将深入探讨计算机视觉与机器视觉的关系，以及计算机视觉在新时代的发展前景。
计算机视觉与机器视觉的关系
1、机器视觉
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机器视觉是计算机视觉的前身，起源于20世纪60年代，它是指利用计算机和图像处理技术，对目标物体进行自动识别、分析和理解的技术，机器视觉在工业、农业、医疗等领域有着广泛的应用，如自动化检测、质量控制、图像识别等。
2、计算机视觉
计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它涉及图像处理、模式识别、机器学习等多个学科，计算机视觉旨在使计算机能够像人类一样“看”到世界，从而实现对图像和视频的分析、理解与处理，计算机视觉在安防监控、自动驾驶、人脸识别等领域具有广泛的应用前景。
从上述定义可以看出，机器视觉是计算机视觉的基础，而计算机视觉则是在机器视觉的基础上，融入了更多的智能算法和理论，可以说，计算机视觉是机器视觉的升级版，是新时代机器视觉的代表。
计算机视觉与机器视觉的区别
1、研究领域
机器视觉主要关注图像和视频的获取、处理与分析，而计算机视觉则在此基础上，加入了更多智能算法和理论，如深度学习、神经网络等。
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2、应用领域
机器视觉在工业、农业、医疗等领域有着广泛的应用，而计算机视觉则更注重于安防监控、自动驾驶、人脸识别等新兴领域。
3、发展方向
机器视觉的研究重点在于图像处理和模式识别，而计算机视觉则更加注重于人工智能、机器学习等领域的发展。
计算机视觉在新时代的发展前景
1、深度学习推动计算机视觉发展
随着深度学习技术的飞速发展，计算机视觉领域取得了显著的成果，深度学习在图像识别、目标检测、语义分割等方面的应用，使得计算机视觉在人工智能领域具有重要地位。
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2、边缘计算助力计算机视觉应用
随着边缘计算的兴起，计算机视觉的应用场景得到了进一步拓展，边缘计算可以将图像处理和分析任务在设备端完成，从而降低延迟，提高实时性。
3、人脸识别等应用领域备受关注
人脸识别、指纹识别等生物识别技术在安防、金融等领域具有广泛应用，计算机视觉在人脸识别、物体检测等方面的技术不断突破，为相关领域的发展提供了有力支持。
计算机视觉作为新时代机器视觉的代表，正引领着人工智能领域的发展，随着深度学习、边缘计算等技术的不断进步，计算机视觉将在更多领域发挥重要作用，计算机视觉将助力我国人工智能产业实现跨越式发展，为人类生活带来更多便利。
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