计算机视觉与机器视觉研究计算机模拟人类视觉的过程，探索科技视域下的视觉模拟之路。两者旨在利用计算机技术实现对视觉信息的处理与分析。
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计算机视觉，作为一门研究如何让计算机模拟人类视觉感知的学科，近年来在人工智能领域取得了举世瞩目的成就，计算机视觉与机器视觉究竟有何区别？它们之间又存在着怎样的联系？本文将围绕这一主题，对计算机视觉与机器视觉进行深入探讨。
计算机视觉与机器视觉的定义
1、计算机视觉
计算机视觉是研究如何让计算机从图像和视频中提取信息，实现对视觉信息的感知、理解和处理，它旨在让计算机具备类似人类的视觉感知能力，从而实现图像识别、目标检测、场景理解等功能。
2、机器视觉
机器视觉是计算机视觉的一个分支，主要研究如何利用计算机技术实现工业生产中的视觉检测、测量、定位等功能，它广泛应用于制造业、医疗、农业、交通等领域。
计算机视觉与机器视觉的关系
1、包含与被包含的关系
从概念上看，计算机视觉包含了机器视觉，计算机视觉关注的是视觉信息的感知、理解和处理，而机器视觉则侧重于在工业生产中的应用，机器视觉可以看作是计算机视觉的一个应用领域。
2、目标与手段的关系
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计算机视觉的目标是让计算机具备类似人类的视觉感知能力，而机器视觉则是通过计算机视觉技术实现特定功能，从这个角度来看，计算机视觉是手段，机器视觉是目标。
计算机视觉与机器视觉的区别
1、应用领域不同
计算机视觉的应用领域广泛，如安防监控、人脸识别、自动驾驶等；而机器视觉则主要应用于工业生产领域，如生产线检测、产品质量控制等。
2、技术要求不同
计算机视觉对图像处理、模式识别、机器学习等技术要求较高，而机器视觉则更侧重于实际应用中的视觉检测、测量、定位等功能。
3、研究方向不同
计算机视觉的研究方向包括图像处理、模式识别、机器学习、深度学习等；而机器视觉的研究方向则侧重于实际应用中的视觉检测、测量、定位等技术。
计算机视觉与机器视觉的发展趋势
1、深度学习技术的应用
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随着深度学习技术的快速发展，计算机视觉和机器视觉领域的研究取得了显著成果，深度学习技术将继续在计算机视觉和机器视觉领域发挥重要作用。
2、跨学科研究
计算机视觉和机器视觉的发展需要多个学科的交叉融合，如计算机科学、生物学、心理学等，跨学科研究将成为计算机视觉和机器视觉领域的重要发展趋势。
3、应用场景的不断拓展
随着计算机视觉和机器视觉技术的不断成熟，其应用场景将不断拓展，从工业生产到日常生活，从安防监控到自动驾驶，计算机视觉和机器视觉将在更多领域发挥重要作用。
计算机视觉与机器视觉作为人工智能领域的重要组成部分，在视觉感知、理解和处理方面取得了显著成果，随着技术的不断发展，计算机视觉与机器视觉将在更多领域发挥重要作用，为人类生活带来更多便利。
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