本文目录导读：
随着科技的飞速发展，机器视觉与计算机视觉作为人工智能领域的两大分支，已经广泛应用于工业、医疗、安防、农业等多个领域，许多人对两者之间的区别并不十分清楚，本文将从五大维度深入探讨机器视觉与计算机视觉的本质差异，以期为广大读者提供有益的参考。
定义与范畴
1、机器视觉
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机器视觉是指通过图像采集、图像处理、图像分析和图像理解等技术，使计算机能够从图像中提取信息，实现对周围环境的感知和理解，机器视觉的研究范畴主要包括图像采集、图像处理、图像分析和图像理解等。
2、计算机视觉
计算机视觉是指利用计算机技术对图像、视频和三维数据进行处理、分析和理解，以实现对客观世界的认知，计算机视觉的研究范畴比机器视觉更为广泛，除了图像和视频处理外，还包括三维数据处理、场景理解、目标跟踪等。
技术核心
1、机器视觉
机器视觉的核心技术是图像处理，通过对图像进行预处理、特征提取、分割、描述和匹配等操作，实现对图像的理解，在图像处理过程中，常用的算法有边缘检测、形态学操作、滤波、特征提取等。
2、计算机视觉
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计算机视觉的核心技术是图像理解和场景理解，在图像理解方面，主要包括目标识别、图像分类、图像分割等；在场景理解方面，主要包括三维重建、场景理解、目标跟踪等。
应用领域
1、机器视觉
机器视觉在工业、医疗、安防、农业等领域具有广泛的应用，如：工业自动化生产线中的产品检测、缺陷检测；医疗影像分析、病理诊断；安防监控、人脸识别；农业病虫害检测等。
2、计算机视觉
计算机视觉在自动驾驶、人机交互、虚拟现实、遥感监测等领域具有广泛的应用，如：自动驾驶中的车辆识别、行人检测；人机交互中的手势识别、表情识别；虚拟现实中的场景渲染、物体交互；遥感监测中的目标检测、图像分类等。
发展前景
1、机器视觉
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随着人工智能技术的不断发展，机器视觉在各个领域的应用将更加广泛，机器视觉将朝着更高精度、更高速度、更智能化的方向发展。
2、计算机视觉
计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，其发展前景十分广阔，随着计算能力的提升、算法的优化以及数据的积累，计算机视觉将在更多领域发挥重要作用。
通过对机器视觉与计算机视觉的五大维度进行比较，我们可以发现两者在定义、技术核心、应用领域和发展前景等方面存在显著差异，了解这些差异，有助于我们更好地把握人工智能领域的发展趋势，为我国人工智能产业的发展贡献力量。
标签： #机器视觉与计算机视觉
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