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定义上的区别
机器视觉和计算机视觉都是研究如何让计算机“看”到世界的技术，但它们在定义上存在一定的差异。
1、机器视觉：主要指通过机器对现实世界的图像、视频等视觉信息进行采集、处理和分析，实现对物体、场景、行为等的识别和判断。
2、计算机视觉：则更侧重于研究如何让计算机具备人类的视觉能力，包括图像理解、物体识别、场景重建等，使计算机能够像人类一样感知和理解世界。
研究目标的不同
1、机器视觉：主要研究如何实现图像处理、图像分析、目标检测、图像识别等功能，以提高生产效率、降低人工成本等。
2、计算机视觉：更注重于研究计算机如何具备人类的视觉能力，使计算机能够像人类一样感知和理解世界，实现智能化的目标。
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应用领域的差异
1、机器视觉：广泛应用于工业自动化、机器人、安防监控、交通管理、医疗影像等领域。
2、计算机视觉：在图像识别、人脸识别、智能驾驶、虚拟现实、增强现实等领域具有广泛的应用前景。
技术手段的不同
1、机器视觉：主要采用图像处理、模式识别、机器学习等技术，对图像进行特征提取、分类、识别等。
2、计算机视觉：除了图像处理、模式识别、机器学习外，还涉及深度学习、神经网络、自然语言处理等技术。
发展历程的差异
1、机器视觉：起源于20世纪60年代，经历了从模拟到数字、从硬件到软件、从单一技术到综合技术的发展过程。
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2、计算机视觉：起源于20世纪70年代，经历了从理论研究到实际应用、从单一技术到综合技术、从计算机视觉到人工智能的发展过程。
机器视觉与计算机视觉在定义、研究目标、应用领域、技术手段和发展历程等方面存在一定的差异，但两者相互关联、相互促进，共同推动着人工智能技术的发展，随着技术的不断进步，机器视觉与计算机视觉将在更多领域发挥重要作用，为人类社会带来更多便利。
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