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随着科技的飞速发展，计算机视觉和机器视觉这两个领域越来越受到关注，虽然它们之间存在一定的联系，但在本质和应用领域上却有着明显的区别，本文将从以下几个方面对计算机视觉与机器视觉的区别进行详细解析。
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定义与概念
1、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提取信息的一门学科，其主要目标是让计算机能够像人类一样感知和理解视觉信息，从而实现对现实世界的理解和交互，计算机视觉的研究内容包括图像处理、模式识别、机器学习等。
2、机器视觉
机器视觉是计算机视觉的一个分支，它主要关注如何将计算机视觉技术应用于实际工程领域，机器视觉的核心是利用计算机视觉技术来构建自动化系统，实现对生产、检测、监控等任务的自动化和智能化。
技术原理
1、计算机视觉
计算机视觉技术主要依赖于图像处理、模式识别和机器学习等方法，图像处理包括图像增强、滤波、边缘检测等，旨在提高图像质量，提取图像特征，模式识别则通过分析图像特征，对图像进行分类、识别和跟踪，机器学习则通过训练算法，使计算机能够从数据中自动学习，提高识别和分类的准确性。
2、机器视觉
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机器视觉技术则侧重于将计算机视觉算法应用于实际场景，其主要包括以下几个方面：
（1）图像采集：通过摄像头、传感器等设备获取图像或视频数据。
（2）图像预处理：对采集到的图像进行预处理，如去噪、滤波、归一化等，以提高后续处理的效果。
（3）特征提取：从预处理后的图像中提取关键特征，如边缘、形状、纹理等。
（4）目标识别：根据提取的特征，对图像中的目标进行识别和分类。
（5）跟踪与定位：对识别出的目标进行实时跟踪和定位，以实现自动化控制。
应用领域
1、计算机视觉
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计算机视觉技术广泛应用于计算机辅助设计、医学图像分析、遥感图像处理、人机交互等领域。
2、机器视觉
机器视觉技术则主要应用于工业自动化、智能交通、安防监控、农业等领域，在工业自动化领域，机器视觉技术可以实现对产品质量的检测、生产线上的缺陷识别等；在智能交通领域，机器视觉技术可以实现对车辆、行人等目标的识别和跟踪。
计算机视觉与机器视觉在定义、技术原理和应用领域上存在明显的区别，计算机视觉主要关注视觉信息提取和理解，而机器视觉则侧重于将计算机视觉技术应用于实际工程领域，随着技术的不断发展，两者之间的界限将逐渐模糊，为各个领域带来更多的创新和机遇。
标签： #计算机视觉与机器视觉的区别
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