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随着科技的飞速发展，机器视觉与计算机视觉技术逐渐成为当今研究的热点，虽然两者在研究领域和应用场景上存在一定的相似性，但它们在技术核心、研究方法以及应用目标等方面仍存在明显的区别，本文旨在分析机器视觉与计算机视觉的区别，不包括技术融合这一方面，以期为相关领域的研究者提供有益的参考。
技术核心
1、机器视觉
机器视觉是研究如何使计算机模仿人类的视觉感知、理解和处理图像的技术，其主要任务包括图像采集、图像处理、图像识别、图像理解等，在技术核心上，机器视觉主要关注以下几个方面：
（1）图像采集：通过摄像头、扫描仪等设备获取图像信息。
（2）图像处理：对采集到的图像进行滤波、增强、分割等操作，提高图像质量。
（3）图像识别：对图像中的物体、场景、纹理等进行识别。
（4）图像理解：对图像中的物体、场景、行为等进行理解，实现对图像的深度解析。
2、计算机视觉
计算机视觉是研究如何使计算机具有类似人类的视觉功能，实现图像和视频的分析、处理和理解，其主要任务包括图像分析、场景理解、行为识别等，在技术核心上，计算机视觉主要关注以下几个方面：
（1）图像分析：对图像中的像素、纹理、颜色、形状等进行分析。
（2）场景理解：对图像中的场景、物体、人物等进行理解。
（3）行为识别：对图像中的行为、动作、事件等进行识别。
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研究方法
1、机器视觉
机器视觉的研究方法主要包括以下几种：
（1）图像处理：运用图像滤波、增强、分割等技术对图像进行处理。
（2）模式识别：运用特征提取、分类、聚类等技术对图像中的物体、场景、纹理等进行识别。
（3）机器学习：运用机器学习算法对图像进行分析和处理。
2、计算机视觉
计算机视觉的研究方法主要包括以下几种：
（1）图像分析：运用图像处理、形态学、小波分析等技术对图像进行分析。
（2）场景理解：运用深度学习、图模型等技术对场景进行理解。
（3）行为识别：运用动态时间规整、时空特征提取等技术对行为进行识别。
应用目标
1、机器视觉
机器视觉的应用目标主要包括以下几个方面：
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（1）工业检测：对产品进行缺陷检测、质量检测等。
（2）图像识别：对图像中的物体、场景、纹理等进行识别。
（3）图像处理：对图像进行增强、分割、滤波等处理。
2、计算机视觉
计算机视觉的应用目标主要包括以下几个方面：
（1）图像分析：对图像中的像素、纹理、颜色、形状等进行分析。
（2）场景理解：对图像中的场景、物体、人物等进行理解。
（3）行为识别：对图像中的行为、动作、事件等进行识别。
本文分析了机器视觉与计算机视觉在技术核心、研究方法以及应用目标等方面的区别，不包括技术融合这一方面，通过对两者的对比，有助于我们更好地了解这两个领域的特点和发展趋势，随着科技的不断进步，机器视觉与计算机视觉技术将不断融合，为各行各业带来更多创新应用。
标签： #机器视觉与计算机视觉
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