计算机视觉与机器视觉的区别有哪些，深入剖析计算机视觉与机器视觉的五大核心区别

本文目录导读：

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1. 定义与背景
2. 定义区别
3. 研究对象区别
4. 技术手段区别
5. 应用领域区别

定义与背景

计算机视觉（Computer Vision）和机器视觉（Machine Vision）是两个在研究领域和应用领域都具有重要地位的概念，它们都涉及图像处理、模式识别、机器学习等领域，但两者的侧重点和研究对象存在明显差异，本文将从定义、研究对象、技术手段、应用领域等方面，深入剖析计算机视觉与机器视觉的五大核心区别。

定义区别

1、计算机视觉：计算机视觉是研究如何使计算机具有从图像和视频中提取信息的能力，从而实现对现实世界的理解和处理，它关注的是计算机如何模拟人类的视觉感知过程，实现对图像和视频的分析、理解和应用。

2、机器视觉：机器视觉是利用计算机和光学设备对物体进行检测、识别、测量、定位等操作的一种技术，它侧重于在工业生产、质量检测、安全监控等领域，实现对物体的自动识别和处理。

研究对象区别

1、计算机视觉：研究对象主要包括图像、视频、三维场景等，旨在使计算机能够理解这些信息，从而实现对现实世界的认知和处理。

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2、机器视觉：研究对象主要是工业生产中的各种物体，如零部件、产品、设备等，旨在实现对物体的自动识别、检测、测量、定位等操作。

技术手段区别

1、计算机视觉：技术手段主要包括图像处理、模式识别、机器学习、深度学习等，计算机视觉侧重于从图像和视频中提取特征，实现对图像内容的理解和应用。

2、机器视觉：技术手段主要包括图像处理、光学成像、图像识别、测量技术等，机器视觉侧重于对物体的自动识别、检测、测量、定位等操作。

应用领域区别

1、计算机视觉：应用领域广泛，包括计算机辅助设计、医学图像处理、自动驾驶、人脸识别、视频监控等。

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2、机器视觉：应用领域主要集中在工业生产领域，如产品质量检测、生产线自动化、物流分拣、机器人导航等。

计算机视觉与机器视觉在定义、研究对象、技术手段、应用领域等方面存在显著区别，计算机视觉关注计算机对图像和视频信息的理解，而机器视觉则关注对工业生产中物体的自动识别和处理，随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉和机器视觉将在各自领域发挥越来越重要的作用。

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