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在当今科技飞速发展的时代，机器视觉和计算机视觉这两个领域成为了众多研究者和企业关注的焦点，尽管这两个领域有着紧密的联系，但它们在信息处理程度上的差异却十分显著，本文将从以下几个方面对机器视觉与计算机视觉在信息处理程度上的区别进行深入解析。
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定义与范畴
1、机器视觉
机器视觉是研究如何让计算机模拟人类视觉系统，实现对图像和视频的分析、处理和理解，它主要涉及图像处理、模式识别、机器学习等领域，机器视觉的核心目标是让计算机具备一定的“视觉能力”，从而实现对图像信息的提取、分析和识别。
2、计算机视觉
计算机视觉是研究如何使计算机具备视觉功能，实现对现实世界的感知、理解和决策，它涵盖了图像处理、模式识别、人工智能、神经网络等多个领域，计算机视觉的核心目标是让计算机具备类似于人类的视觉能力，实现对现实世界的认知。
信息处理程度
1、机器视觉
在信息处理程度方面，机器视觉主要关注图像和视频数据的预处理、特征提取、目标检测、分类等任务，机器视觉在信息处理程度上的特点如下：
（1）预处理：通过滤波、去噪、缩放等手段，提高图像质量，为后续处理提供良好的数据基础。
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（2）特征提取：从图像中提取具有代表性的特征，如边缘、角点、纹理等，以便于后续的目标检测和分类。
（3）目标检测：在图像中定位和识别感兴趣的目标，如人脸、车辆等。
（4）分类：对图像中的目标进行分类，如动物、植物、交通工具等。
2、计算机视觉
在信息处理程度方面，计算机视觉不仅关注图像和视频数据的处理，还涉及到对现实世界的感知、理解和决策，计算机视觉在信息处理程度上的特点如下：
（1）感知：通过图像处理、深度学习等技术，让计算机感知现实世界中的物体、场景和事件。
（2）理解：在感知的基础上，计算机对现实世界中的物体、场景和事件进行理解，如物体分类、场景分割、事件检测等。
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（3）决策：根据对现实世界的理解，计算机做出相应的决策，如自动驾驶、机器人导航等。
应用领域
1、机器视觉
机器视觉在工业自动化、医疗诊断、安防监控、农业等领域具有广泛的应用，在工业自动化领域，机器视觉可以用于产品质量检测、缺陷识别等；在医疗诊断领域，机器视觉可以用于疾病检测、病理分析等。
2、计算机视觉
计算机视觉在自动驾驶、智能监控、人机交互、虚拟现实等领域具有广泛的应用，在自动驾驶领域，计算机视觉可以用于车辆检测、车道线识别、行人检测等；在智能监控领域，计算机视觉可以用于目标跟踪、异常检测等。
机器视觉与计算机视觉在信息处理程度上存在显著差异，机器视觉主要关注图像和视频数据的处理，而计算机视觉则涵盖了从感知到决策的整个过程，随着科技的不断发展，这两个领域将相互融合，为人类创造更加美好的未来。
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