本文目录导读：
随着科技的不断发展，计算机视觉和机器视觉逐渐成为人工智能领域的研究热点，尽管两者在概念、应用场景等方面存在一定的差异，但它们之间却有着千丝万缕的联系，本文将探讨计算机视觉与机器视觉的联系，以期为读者提供更为全面的认识。
计算机视觉与机器视觉的定义
1、计算机视觉
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计算机视觉是研究如何使计算机从图像和视频中获取信息的一门学科，其主要任务包括图像处理、图像分析、目标识别、场景理解等，计算机视觉的研究成果广泛应用于人脸识别、物体检测、自动驾驶、医疗影像分析等领域。
2、机器视觉
机器视觉是指利用机器代替人眼进行观察、分析和识别的技术，其主要应用于工业自动化、安防监控、机器人等领域，机器视觉系统通常由光源、摄像头、图像处理算法、控制系统等组成。
计算机视觉与机器视觉的联系
1、技术基础
计算机视觉和机器视觉在技术基础方面具有高度相似性，两者都依赖于图像处理、模式识别、人工智能等技术，在图像处理方面，计算机视觉和机器视觉都需要对图像进行预处理、特征提取、分类等操作，在模式识别方面，两者都需要对图像中的目标进行识别和分类。
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2、应用场景
计算机视觉和机器视觉在应用场景方面存在一定的交叉，在安防监控领域，计算机视觉可以用于人脸识别、行为分析等；而机器视觉则可以用于监控设备的状态监测、异常检测等，在工业自动化领域，计算机视觉和机器视觉均可用于产品质量检测、生产过程监控等。
3、研究方向
计算机视觉和机器视觉在研究方向上相互影响、相互促进，在深度学习领域，计算机视觉和机器视觉的研究人员共同推动了卷积神经网络（CNN）等深度学习模型的发展，这些模型在图像识别、目标检测等方面取得了显著成果，为计算机视觉和机器视觉的应用提供了有力支持。
4、人才需求
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计算机视觉和机器视觉在人才需求方面存在一定的重叠，两者都需要具备扎实的计算机科学、图像处理、模式识别等专业知识，随着人工智能技术的不断发展，对具有跨学科背景的人才需求也在不断增长。
计算机视觉与机器视觉在技术基础、应用场景、研究方向和人才需求等方面存在着紧密的联系，随着人工智能技术的不断进步，两者之间的界限将逐渐模糊，共同推动人工智能领域的快速发展，了解计算机视觉与机器视觉的联系，有助于我们更好地把握人工智能技术的发展趋势，为相关领域的研究和应用提供有益借鉴。
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