本文目录导读：
信息处理程度的差异
1、机器视觉
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机器视觉是一种利用计算机技术对图像进行处理、分析和理解的技术，它主要关注的是图像的采集、处理、识别和解释，在信息处理程度上，机器视觉主要对图像信息进行初步的识别和分析，如颜色、形状、纹理等。
2、计算机视觉
计算机视觉是一种更高级的视觉技术，它不仅包括图像的采集、处理、识别和解释，还包括对场景的理解、决策和执行，在信息处理程度上，计算机视觉对图像信息进行更深入的分析，如物体识别、场景理解、运动跟踪等。
应用领域的不同
1、机器视觉
机器视觉主要应用于工业自动化、医疗诊断、农业检测等领域，这些领域对图像信息的识别和分析要求较高，但不需要对场景进行深入理解。
2、计算机视觉
计算机视觉主要应用于机器人、自动驾驶、人机交互等领域，这些领域对图像信息的处理要求更高，需要实现物体识别、场景理解、运动跟踪等功能。
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技术实现方式的不同
1、机器视觉
机器视觉主要采用图像处理、模式识别、机器学习等技术实现，这些技术对图像信息进行初步的识别和分析。
2、计算机视觉
计算机视觉不仅包括机器视觉的技术，还包括人工智能、深度学习等技术，这些技术使得计算机视觉能够实现更高级的功能，如物体识别、场景理解、运动跟踪等。
对计算资源的需求不同
1、机器视觉
由于机器视觉主要对图像信息进行初步的识别和分析，对计算资源的需求相对较低。
2、计算机视觉
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计算机视觉需要实现更高级的功能，对计算资源的需求较高，特别是在物体识别、场景理解、运动跟踪等方面，需要大量的计算资源。
对算法的要求不同
1、机器视觉
机器视觉对算法的要求相对较低，主要采用经典的图像处理和模式识别算法。
2、计算机视觉
计算机视觉对算法的要求较高，需要采用更先进的深度学习、强化学习等算法。
机器视觉与计算机视觉在信息处理程度、应用领域、技术实现方式、计算资源需求和对算法的要求等方面存在显著差异，了解这些差异有助于我们更好地选择和应用这两种视觉技术，随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉在各个领域的应用将越来越广泛，而机器视觉也将不断向计算机视觉靠拢，实现更高级的功能。
标签： #机器视觉与计算机视觉的区别包括
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