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计算机视觉，顾名思义，是研究如何使计算机模拟人类视觉的过程，它是一门涉及计算机科学、心理学、生物学等多个学科的交叉学科，机器视觉，则是计算机视觉的一个分支，主要研究如何让计算机像人一样“看”世界，计算机视觉与机器视觉究竟有何奥秘？它们又是如何为我们的生活带来便利的呢？
计算机视觉与机器视觉的定义
计算机视觉，即研究如何让计算机通过图像或视频等视觉信息，获取和理解周围环境，就是让计算机“看”到世界，机器视觉，则是在计算机视觉的基础上，利用计算机技术对图像或视频进行分析、处理和识别，从而实现各种应用。
计算机视觉与机器视觉的发展历程
计算机视觉与机器视觉的发展历程可以追溯到20世纪50年代，当时，科学家们开始研究如何让计算机识别图像中的简单形状，随着计算机技术的飞速发展，计算机视觉与机器视觉领域取得了举世瞩目的成果。
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1、图像处理阶段（20世纪50年代-70年代）：这一阶段，主要研究如何对图像进行预处理、增强、分割等操作，以便更好地提取图像中的有用信息。
2、特征提取与识别阶段（20世纪70年代-90年代）：这一阶段，研究者们开始关注如何从图像中提取特征，并利用这些特征进行图像识别，出现了许多经典的图像识别算法，如霍夫变换、SIFT、SURF等。
3、深度学习阶段（21世纪初至今）：随着深度学习技术的兴起，计算机视觉与机器视觉领域取得了突破性进展，深度学习模型在图像分类、目标检测、人脸识别等领域取得了令人瞩目的成绩。
计算机视觉与机器视觉的应用领域
计算机视觉与机器视觉的应用领域十分广泛，涵盖了工业、医疗、安防、教育、娱乐等多个领域。
1、工业领域：计算机视觉技术在工业生产中发挥着重要作用，如产品质量检测、自动化装配、机器人导航等。
2、医疗领域：计算机视觉技术在医疗领域具有广泛的应用，如医学图像分析、病理切片识别、手术机器人等。
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3、安防领域：计算机视觉技术在安防领域具有重要作用，如人脸识别、车牌识别、异常行为检测等。
4、教育领域：计算机视觉技术在教育领域可以帮助学生更好地理解抽象概念，如虚拟实验室、智能教育系统等。
5、娱乐领域：计算机视觉技术在娱乐领域具有广泛应用，如电影特效、游戏开发、虚拟现实等。
计算机视觉与机器视觉的未来展望
随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉与机器视觉领域将继续保持高速发展态势，以下是几个未来展望：
1、跨学科融合：计算机视觉与机器视觉将与其他学科（如心理学、生物学等）进行更深入的融合，为人类提供更多有价值的研究成果。
2、深度学习技术：深度学习技术将继续在计算机视觉与机器视觉领域发挥重要作用，推动更多应用场景的实现。
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3、边缘计算：随着5G时代的到来，边缘计算将在计算机视觉与机器视觉领域发挥重要作用，实现实时、高效的处理。
4、人机协同：计算机视觉与机器视觉技术将更加注重与人类用户的协同，实现更加智能化的应用。
计算机视觉与机器视觉为我们的生活带来了诸多便利，未来将继续发挥重要作用，在这个充满挑战与机遇的时代，我们期待计算机视觉与机器视觉技术为人类社会创造更多美好。
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