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在当今科技飞速发展的时代，计算机视觉和机器视觉作为人工智能领域的两个重要分支，越来越受到广泛关注，许多人不禁要问：计算机视觉和机器视觉究竟有何异同？本文将对此进行深入剖析。
计算机视觉
计算机视觉，顾名思义，是研究计算机如何“看”和理解图像的一门学科，它涉及图像处理、模式识别、机器学习等多个领域，旨在使计算机具备人类视觉系统的一些基本功能，如感知、理解、识别和解释。
计算机视觉的应用领域十分广泛，包括但不限于以下方面：
1、图像识别：如人脸识别、物体识别、场景识别等；
2、视频分析：如行为分析、视频监控、运动跟踪等；
3、图像处理：如图像增强、图像分割、图像恢复等；
4、计算机辅助设计：如三维重建、模型匹配等。
机器视觉
机器视觉，是指利用机器代替人眼进行图像识别、检测、测量、分析等工作的技术，它是计算机视觉的一个应用分支，主要研究如何将计算机视觉的理论和方法应用于实际生产中。
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机器视觉的应用领域主要包括：
1、自动化检测：如产品质量检测、缺陷检测等；
2、自动化装配：如机器人装配、自动化包装等；
3、自动化测量：如尺寸测量、形状测量等；
4、智能交通：如车牌识别、车辆检测等。
计算机视觉与机器视觉的异同
1、定义上的差异
计算机视觉是一个宽泛的概念，它包括机器视觉在内，机器视觉则是计算机视觉的一个应用分支，主要关注计算机视觉技术在实际生产中的应用。
2、研究方向的不同
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计算机视觉的研究方向更加广泛，包括图像处理、模式识别、机器学习等多个领域，而机器视觉则更注重实际应用，如自动化检测、自动化装配等。
3、技术层面的差异
计算机视觉在技术层面更加基础，如图像处理、特征提取、分类器设计等，而机器视觉则侧重于将这些技术应用于实际生产中，如硬件设计、软件实现、系统集成等。
4、目标领域的差异
计算机视觉的目标领域较为广泛，如医疗、安防、娱乐等，而机器视觉则更侧重于工业领域，如制造业、物流、农业等。
计算机视觉与机器视觉既有联系又有区别，计算机视觉是机器视觉的基础，而机器视觉则是计算机视觉在工业领域的应用，两者相互促进，共同推动人工智能技术的发展。
标签： #计算机视觉和机器视觉一样吗
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