本文目录导读：
随着科技的飞速发展，计算机视觉和机器视觉已经成为人工智能领域的重要分支，它们在图像识别、目标检测、场景理解等方面发挥着重要作用，本文将深入探讨计算机视觉与机器视觉的区别与联系，以期为您揭示这两者之间的奥秘。
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计算机视觉与机器视觉的区别
1、定义上的区别
计算机视觉：计算机视觉是研究如何使计算机从图像和视频中获取信息的一门学科，它主要关注图像处理、图像分析和图像理解等方面。
机器视觉：机器视觉是指利用计算机和图像处理技术，对现实世界中的物体进行自动识别、检测和测量的技术，它强调在实际应用中的实用性。
2、研究重点的区别
计算机视觉：计算机视觉的研究重点在于图像处理和图像理解，它通过提取图像特征、建立模型、进行分类和识别等手段，实现对图像的解析和解读。
机器视觉：机器视觉的研究重点在于实际应用中的物体识别、检测和测量，它将计算机视觉的理论应用于实际场景，如工业检测、安防监控、医疗诊断等。
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3、技术手段的区别
计算机视觉：计算机视觉主要采用图像处理、机器学习、深度学习等技术，图像处理技术包括边缘检测、特征提取、图像分割等；机器学习技术包括分类、回归、聚类等；深度学习技术包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
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，图像处理技术包括边缘检测、特征提取、图像分割等；模式识别技术包括模板匹配、特征匹配等；机器学习技术包括分类、回归、聚类等。
计算机视觉与机器视觉的联系
1、技术上的联系
计算机视觉和机器视觉在技术上有很多相似之处，如图像处理、机器学习、深度学习等，这些技术是两者共同的基础，为它们的发展提供了强大的支持。
2、应用上的联系
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计算机视觉和机器视觉在很多应用领域具有很高的重合度，在工业检测、安防监控、医疗诊断等领域，两者都可以发挥作用，计算机视觉和机器视觉在数据获取、处理、分析和应用等方面也具有一定的联系。
3、发展趋势上的联系
随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉和机器视觉在研究方法和应用领域方面也将不断融合，深度学习技术的兴起使得计算机视觉和机器视觉在图像识别、目标检测等方面取得了显著成果。
计算机视觉和机器视觉在定义、研究重点和技术手段等方面存在一定的区别，但它们在技术上、应用上和趋势上具有紧密的联系，随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉和机器视觉将相互促进，为人类生活带来更多便利。
标签： #计算机视觉和机器视觉的区别和联系
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