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随着科技的不断发展，机器视觉和计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，已经广泛应用于工业、医疗、交通、安防等多个领域，许多人对于机器视觉和计算机视觉的区别并不十分清楚，本文将从多个角度分析二者的区别，并探讨它们在不同领域的应用。
机器视觉与计算机视觉的定义
1、机器视觉
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机器视觉是指利用计算机、光学和电子技术，通过图像处理、图像分析和模式识别等方法，对图像或视频进行自动识别、理解和处理的技术，其主要目的是实现对物体的检测、测量、识别和跟踪等功能。
2、计算机视觉
计算机视觉是研究如何使计算机具备类似人类的视觉功能，能够从图像或视频中获取信息，并对这些信息进行分析、处理和理解的技术，计算机视觉更注重于从图像中提取特征、建立模型，以及实现图像理解和智能处理。
机器视觉与计算机视觉的区别
1、研究领域
机器视觉主要关注于图像处理、图像分析和模式识别等领域，而计算机视觉则更注重于图像理解、机器学习和人工智能等领域。
2、应用领域
机器视觉在工业、医疗、交通、安防等领域有广泛的应用，如机器视觉检测、图像识别、缺陷检测等，计算机视觉则更侧重于图像理解和智能处理，如人脸识别、目标跟踪、图像分割等。
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3、技术实现
机器视觉通常采用图像处理、图像分析和模式识别等技术，实现图像的自动识别和处理，计算机视觉则更侧重于利用机器学习和人工智能技术，实现对图像的智能理解和处理。
4、目标
机器视觉的目标是实现图像的自动识别和处理，提高生产效率和产品质量，计算机视觉的目标是使计算机具备类似人类的视觉功能，实现图像的智能理解和处理。
机器视觉与计算机视觉的应用领域
1、机器视觉
（1）工业领域：机器视觉在工业生产中主要用于产品质量检测、设备故障诊断、生产过程监控等。
（2）医疗领域：机器视觉在医疗领域主要用于医学图像分析、病理切片分析、手术机器人等。
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（3）交通领域：机器视觉在交通领域主要用于车辆检测、交通流量分析、驾驶员疲劳监测等。
2、计算机视觉
（1）人脸识别：计算机视觉在人脸识别领域具有广泛的应用，如门禁系统、支付系统、安防监控等。
（2）目标跟踪：计算机视觉在目标跟踪领域具有重要作用，如视频监控、无人驾驶、无人机等。
（3）图像分割：计算机视觉在图像分割领域具有广泛应用，如医学图像分析、遥感图像处理等。
本文从多个角度分析了机器视觉与计算机视觉的区别，包括研究领域、应用领域、技术实现和目标等方面，尽管二者在某些方面存在交集，但它们在研究领域、应用领域和技术实现等方面仍存在明显差异，了解这些差异有助于我们更好地把握二者的特点和应用场景，推动相关技术的发展和应用。
标签： #机器视觉和计算机视觉的区别
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