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计算机视觉与机器视觉作为人工智能领域中的重要分支，近年来在各个行业中得到了广泛的应用，虽然两者都涉及到图像处理和模式识别，但它们在技术原理、应用场景和目标上存在着明显的差异，本文将从多个角度对计算机视觉与机器视觉的区别进行深入解析。
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技术原理
1、计算机视觉
计算机视觉是研究如何使计算机从图像或视频中获取信息的一门科学，其基本原理是：通过图像处理、模式识别、机器学习等技术，将图像中的信息转换为计算机可以理解和处理的数据，计算机视觉主要关注图像的解析、理解、处理和生成等方面。
2、机器视觉
机器视觉则是利用计算机和其他相关设备，通过图像处理、模式识别等技术，对现实世界中的物体进行检测、识别、跟踪和测量，其主要目的是实现自动化检测、测量和监控等功能，机器视觉在技术原理上与计算机视觉相似，但更注重实际应用和工程实现。
应用场景
1、计算机视觉
计算机视觉在多个领域都有广泛应用，如：人脸识别、图像检索、自动驾驶、医学影像分析、视频监控等，在这些应用中，计算机视觉主要起到图像解析、理解、处理和生成的作用。
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2、机器视觉
机器视觉则更侧重于实际应用和工程实现，其应用场景主要包括：工业自动化、机器人视觉、智能交通、农业检测、生物识别等，在这些应用中，机器视觉主要起到检测、识别、跟踪和测量等作用。
目标
1、计算机视觉
计算机视觉的目标是使计算机具备类似于人类的视觉能力，即能够从图像或视频中获取信息、理解图像内容、进行图像处理和生成等。
2、机器视觉
机器视觉的目标是实现自动化检测、测量和监控等功能，提高生产效率、降低成本、提高产品质量等。
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联系
1、技术基础
计算机视觉和机器视觉在技术基础上有许多相似之处，如图像处理、模式识别、机器学习等，这些技术为两者提供了共同的发展平台。
2、应用领域
计算机视觉和机器视觉在应用领域上存在交叉，如自动驾驶、视频监控等，在这些领域，两者相互借鉴、相互促进，共同推动技术的发展。
计算机视觉与机器视觉在技术原理、应用场景和目标上存在明显的差异，计算机视觉更注重图像的解析、理解、处理和生成，而机器视觉更注重实际应用和工程实现，尽管两者存在差异，但在技术基础和应用领域上仍存在联系，随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉与机器视觉将相互促进，为各个行业带来更多创新和机遇。
标签： #计算机视觉与机器视觉的区别
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