本文目录导读：
随着人工智能技术的飞速发展，机器视觉和计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，逐渐受到广泛关注，虽然两者之间存在紧密的联系，但在研究方法、应用领域等方面仍存在一定的区别，本文将深入剖析机器视觉与计算机视觉的异同及其内在联系，以期为相关领域的研究和实践提供参考。
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机器视觉与计算机视觉的区别
1、定义不同
机器视觉是指利用计算机系统对图像或视频进行采集、处理、分析和理解，从而实现对现实世界的感知和认知，而计算机视觉则是指研究如何让计算机具备类似人类的视觉能力，即通过图像处理、模式识别、机器学习等技术，使计算机能够理解和解释图像信息。
2、研究方法不同
机器视觉的研究方法主要涉及图像处理、图像分析、图像识别等领域，旨在提高图像质量和提取图像特征，计算机视觉的研究方法则包括图像处理、计算机视觉、机器学习、深度学习等多个方面，旨在使计算机具备类似人类的视觉能力。
3、应用领域不同
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机器视觉的应用领域主要包括工业检测、安防监控、医学影像分析、农业自动化等，计算机视觉的应用领域则更加广泛，包括自动驾驶、人脸识别、智能监控、图像搜索等。
机器视觉与计算机视觉的联系
1、技术基础相同
机器视觉和计算机视觉在技术基础方面具有高度相似性，都依赖于图像处理、模式识别、机器学习等技术，这些技术为两者提供了共同的研究基础，使得两者在研究方法上具有一定的互补性。
2、研究目标相似
机器视觉和计算机视觉的研究目标都是为了使计算机具备类似人类的视觉能力，实现对图像信息的理解和解释，尽管两者在具体应用领域上存在差异，但研究目标具有一致性。
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3、相互促进发展
机器视觉和计算机视觉在发展过程中相互促进，共同推动人工智能技术的进步，计算机视觉的发展为机器视觉提供了更先进的图像处理、模式识别等技术；机器视觉的应用场景也为计算机视觉提供了丰富的数据资源，促进了计算机视觉技术的进一步发展。
机器视觉和计算机视觉在定义、研究方法、应用领域等方面存在一定的区别，但在技术基础、研究目标和发展趋势等方面具有紧密的联系，随着人工智能技术的不断发展，机器视觉和计算机视觉将继续相互促进，为人类社会带来更多便利和福祉。
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