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随着科技的飞速发展，计算机视觉与机器视觉技术在众多领域得到了广泛应用，很多人对这两个概念存在混淆，不清楚它们之间的区别，本文将从定义、应用场景、技术原理等方面对计算机视觉与机器视觉进行深入剖析，以帮助读者更好地理解这两个概念。
计算机视觉与机器视觉的定义
1、计算机视觉
计算机视觉是研究如何让计算机从图像和视频中提取信息，实现对现实世界的感知和理解，它主要包括图像处理、图像分析和图像理解三个层次。
2、机器视觉
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机器视觉是利用计算机和机器来获取、处理和分析图像信息，以实现对生产过程的自动化控制，它通常应用于工业生产、安防监控、医疗诊断等领域。
计算机视觉与机器视觉的区别
1、目标不同
计算机视觉旨在让计算机具备类似人类的视觉能力，实现对现实世界的感知和理解；而机器视觉则侧重于利用计算机和机器实现生产过程的自动化控制。
2、应用场景不同
计算机视觉广泛应用于图像处理、图像分析、图像理解等领域，如人脸识别、场景识别、物体检测等；机器视觉则主要用于工业生产、安防监控、医疗诊断等场景。
3、技术原理不同
计算机视觉主要采用图像处理、模式识别、机器学习等技术；而机器视觉则更多地依赖于图像处理、机器视觉传感器、图像采集与传输等技术。
4、发展历程不同
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计算机视觉的研究始于20世纪60年代，经过几十年的发展，已取得了显著成果；机器视觉则是在计算机视觉的基础上，针对特定应用场景而发展起来的技术。
计算机视觉与机器视觉的相同点
1、技术基础相同
计算机视觉和机器视觉都依赖于图像处理、模式识别、机器学习等技术。
2、应用领域相同
两者在应用领域上存在交集，如工业生产、安防监控、医疗诊断等。
3、发展趋势相同
随着人工智能、大数据等技术的不断发展，计算机视觉与机器视觉将朝着更加智能化、高效化的方向发展。
未来展望
1、技术融合
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计算机视觉与机器视觉将在技术上进行深度融合，形成更加完善的技术体系。
2、应用拓展
随着技术的不断发展，计算机视觉与机器视觉将在更多领域得到应用，如智慧城市、智能家居、自动驾驶等。
3、人才培养
为了满足计算机视觉与机器视觉领域的人才需求，我国应加强相关学科的教育和人才培养。
计算机视觉与机器视觉在目标、应用场景、技术原理等方面存在差异，但它们在技术基础、应用领域和发展趋势上具有相似性，随着科技的进步，这两个领域将相互促进，为人类社会的发展带来更多可能性。
标签： #计算机视觉和机器视觉
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