本文目录导读：
随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉和机器视觉作为人工智能领域的两个重要分支，逐渐成为研究和应用的热点，计算机视觉主要研究如何让计算机理解和解释图像、视频等视觉信息，而机器视觉则关注如何利用计算机视觉技术实现工业自动化、机器人等领域的高精度控制，本文将从计算机视觉与机器视觉的定义、技术原理、应用领域等方面进行探讨，以期为读者提供全面了解这两个领域的视角。
计算机视觉与机器视觉的定义及区别
1、计算机视觉
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计算机视觉是研究如何使计算机具备人类视觉系统相似功能的学科，它旨在让计算机能够自动地从图像或视频中提取信息，实现图像识别、图像处理、场景理解等功能，计算机视觉的应用领域广泛，包括图像识别、目标检测、图像分割、图像恢复等。
2、机器视觉
机器视觉是计算机视觉的一个分支，主要研究如何利用计算机视觉技术实现工业自动化、机器人等领域的高精度控制，机器视觉强调的是在实际应用中的性能和可靠性，其核心是图像处理、图像识别和机器学习等技术的综合应用。
3、区别
计算机视觉与机器视觉的区别主要体现在以下几个方面：
（1）研究对象：计算机视觉关注的是图像或视频本身，而机器视觉关注的是图像或视频在实际应用中的价值。
（2）技术层面：计算机视觉更侧重于理论研究，而机器视觉更侧重于工程实践。
（3）应用领域：计算机视觉的应用领域更广泛，而机器视觉的应用领域相对较窄。
计算机视觉与机器视觉的技术原理
1、计算机视觉技术原理
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（1）图像处理：通过对图像进行滤波、增强、分割等操作，提取图像中的有效信息。
（2）特征提取：从图像中提取具有区分性的特征，如颜色、纹理、形状等。
（3）机器学习：利用机器学习算法对提取的特征进行分类、识别等操作。
2、机器视觉技术原理
（1）图像采集：通过摄像头、扫描仪等设备获取图像或视频数据。
（2）图像处理：对采集到的图像进行预处理，如滤波、增强、分割等。
（3）目标检测：识别图像中的目标，确定目标的位置和属性。
（4）轨迹跟踪：跟踪目标在图像或视频中的运动轨迹。
计算机视觉与机器视觉的应用领域
1、计算机视觉应用领域
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（1）安防监控：利用计算机视觉技术实现人脸识别、车辆识别等功能。
（2）医疗影像分析：对医学影像进行自动分析，辅助医生进行诊断。
（3）自动驾驶：通过计算机视觉技术实现车辆对周围环境的感知和决策。
2、机器视觉应用领域
（1）工业自动化：利用机器视觉技术实现生产线上的产品质量检测、缺陷检测等。
（2）机器人：利用计算机视觉技术实现机器人对周围环境的感知和决策。
（3）智能交通：通过机器视觉技术实现车辆流量监测、交通信号识别等。
计算机视觉与机器视觉作为人工智能领域的双剑合璧，为我们的生活带来了诸多便利，随着技术的不断发展，这两个领域将继续拓展应用范围，为我国乃至全球的科技创新和产业发展提供强大动力，在未来，计算机视觉与机器视觉技术将在更多领域发挥重要作用，助力我国人工智能事业迈向更高峰。
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