计算机视觉与机器视觉虽常被混淆，实则有所区别。计算机视觉是研究如何使计算机从图像或视频中提取信息，而机器视觉则更侧重于将计算机视觉应用于实际工业检测和识别。两者在技术方法和应用领域上存在本质异同。
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这两个领域逐渐走进大众视野，很多人在提及这两个概念时，往往会将其视为同义词，认为它们所指代的是同一个领域，实际上，计算机视觉和机器视觉在定义、应用以及实现方式等方面存在着本质的差异，本文将从以下几个方面对计算机视觉与机器视觉的异同进行深入探讨。
定义上的差异
1、计算机视觉
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计算机视觉是指让计算机能够像人类一样“看”和理解周围的世界，计算机视觉旨在使计算机能够从图像或视频中提取信息，对场景进行感知、理解和决策，这一领域的研究包括图像处理、模式识别、机器学习等多个方面。
2、机器视觉
机器视觉是指利用计算机和光学设备对物体进行自动识别、检测、测量、分析、处理和解释的技术，机器视觉是计算机视觉在工业领域的应用，它通过图像采集设备获取图像信息，经过计算机处理后，实现对物体的识别、分类、定位等功能。
应用领域的差异
1、计算机视觉
计算机视觉的应用领域非常广泛，包括但不限于：图像识别、视频分析、人脸识别、物体检测、自动驾驶、医学影像分析等，计算机视觉技术为各个领域提供了强大的数据支持，极大地推动了科技的发展。
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2、机器视觉
机器视觉的应用主要集中在工业领域，如自动化检测、质量检测、机器人视觉导航、机器装配、自动化包装等，机器视觉技术在提高生产效率、降低成本、保证产品质量等方面发挥着重要作用。
实现方式的差异
1、计算机视觉
计算机视觉的实现方式主要包括：图像处理、模式识别、机器学习等，图像处理是计算机视觉的基础，通过对图像进行滤波、边缘检测、特征提取等操作，提取出图像中的有用信息，模式识别则是计算机视觉的核心，通过学习大量的样本数据，使计算机能够对图像中的目标进行识别，机器学习则是计算机视觉的发展趋势，通过不断优化算法，提高计算机视觉系统的性能。
2、机器视觉
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机器视觉的实现方式主要包括：图像采集、图像处理、机器视觉软件、应用系统等，图像采集是获取图像信息的基础，包括摄像头、扫描仪等设备，图像处理是对采集到的图像进行预处理、增强等操作，以提高后续处理的效率，机器视觉软件是实现机器视觉功能的核心，包括图像处理算法、特征提取算法等，应用系统则是将机器视觉技术应用于实际场景，实现特定的功能。
计算机视觉与机器视觉在定义、应用以及实现方式等方面存在着本质的差异，计算机视觉是一个广泛的领域，其研究内容涵盖了从图像处理到机器学习的多个方面；而机器视觉则是计算机视觉在工业领域的应用，主要关注图像采集、图像处理和应用系统，了解这两个领域的异同，有助于我们更好地把握科技发展趋势，推动相关技术的创新与发展。
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