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计算机视觉，顾名思义，是计算机模仿人类视觉系统的一种技术，近年来，随着人工智能、大数据、云计算等技术的飞速发展，计算机视觉在各个领域得到了广泛应用，有人将计算机视觉称为“计算机的眼睛”，而机器视觉则是其前身，计算机视觉就是机器视觉吗？本文将从两者之间的关系、特点、应用等方面进行探讨。
计算机视觉与机器视觉的关系
1、定义上的区别
机器视觉是指利用图像处理、模式识别、机器学习等技术，使计算机能够从图像或视频中提取信息、理解场景的一种技术，而计算机视觉则是指让计算机具有类似人类的视觉感知能力，实现对周围环境的感知、理解、判断和决策。
2、技术上的区别
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机器视觉主要关注图像的获取、处理和分析，侧重于图像信息的提取和应用，计算机视觉则更加注重场景的理解、认知和决策，其技术范畴更广，包括图像处理、模式识别、深度学习、自然语言处理等。
3、发展历程上的区别
机器视觉起源于20世纪60年代，主要应用于工业检测、质量控制等领域，计算机视觉则是在机器视觉的基础上，结合人工智能、大数据等技术发展而来，其应用领域更加广泛。
计算机视觉的特点
1、智能化
计算机视觉通过深度学习、强化学习等技术，使计算机具备自主学习、推理、决策等能力，从而实现对场景的智能理解。
2、高度自动化
计算机视觉可以自动处理大量图像数据，实现对场景的快速、准确分析。
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3、广泛应用
计算机视觉在安防监控、医疗影像、自动驾驶、人脸识别等领域具有广泛应用。
计算机视觉的应用
1、安防监控
计算机视觉技术在安防监控领域发挥着重要作用，如人脸识别、行为分析、异常检测等。
2、医疗影像
计算机视觉技术在医疗影像领域具有广泛应用，如病变检测、辅助诊断、手术规划等。
3、自动驾驶
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计算机视觉技术在自动驾驶领域扮演着关键角色，如车道线检测、障碍物识别、目标跟踪等。
4、人脸识别
计算机视觉技术为人脸识别提供了强大的技术支持，广泛应用于门禁、支付、社交等领域。
5、自然语言处理
计算机视觉与自然语言处理相结合，可以实现图像内容理解、情感分析、场景描述等功能。
计算机视觉并非简单的机器视觉，而是在机器视觉的基础上，结合人工智能、大数据等技术，实现计算机对场景的智能理解，随着技术的不断发展，计算机视觉将在更多领域发挥重要作用，为人类创造更多价值。
标签： #计算机视觉就是计算机的眼睛
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