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随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉和机器视觉在各个领域得到了广泛应用，虽然两者都涉及图像处理和模式识别，但它们之间存在一定的区别和联系，本文将从定义、应用领域、技术特点等方面对计算机视觉和机器视觉进行解析，以期帮助读者更好地理解这两者的异同与紧密联系。
计算机视觉与机器视觉的定义
1、计算机视觉
计算机视觉是指利用计算机和图像处理技术，从图像或视频中提取、分析和理解视觉信息的过程，其主要目的是使计算机能够“看”懂图像，进而实现对图像的识别、理解、处理和决策。
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2、机器视觉
机器视觉是计算机视觉的一个分支，主要研究如何让机器具备视觉能力，实现对物体、场景的识别、测量、检测和分类等，机器视觉强调在实际应用中的实用性，如工业自动化、安防监控、自动驾驶等领域。
计算机视觉与机器视觉的应用领域
1、计算机视觉
计算机视觉在图像识别、视频分析、图像处理、人脸识别、医学影像分析、遥感等领域具有广泛的应用。
2、机器视觉
机器视觉在工业自动化、安防监控、自动驾驶、农业、医疗、物流等领域具有广泛应用，如工业生产线上的产品质量检测、机器人导航、智能交通系统等。
计算机视觉与机器视觉的技术特点
1、计算机视觉
（1）强调图像处理和模式识别技术；
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（2）研究范围广泛，包括图像获取、预处理、特征提取、匹配、分类、理解等；
（3）注重理论研究和算法创新。
2、机器视觉
（1）强调实际应用，注重实用性；
（2）研究内容相对集中，如图像处理、特征提取、匹配、检测、分类等；
（3）注重算法优化和硬件实现。
计算机视觉与机器视觉的区别与联系
1、区别
（1）研究目标不同：计算机视觉侧重于图像处理和模式识别的理论研究，而机器视觉侧重于实际应用；
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（2）应用领域不同：计算机视觉应用范围较广，而机器视觉应用领域相对集中；
（3）技术特点不同：计算机视觉强调理论研究和算法创新，而机器视觉强调实际应用和硬件实现。
2、联系
（1）计算机视觉是机器视觉的基础，为机器视觉提供理论支持和算法创新；
（2）机器视觉是计算机视觉的实际应用，推动计算机视觉技术的发展；
（3）两者在图像处理、特征提取、匹配、检测、分类等技术方面存在相似性。
计算机视觉与机器视觉是人工智能领域的重要分支，它们在理论和应用方面存在一定的区别和联系，了解这两者的异同有助于我们更好地把握人工智能技术的发展趋势，推动计算机视觉和机器视觉在各个领域的应用。
标签： #计算机视觉和机器视觉的区别和联系
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