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随着科技的飞速发展，计算机视觉和机器视觉在众多领域得到了广泛应用，虽然两者名称相似，但它们的定义、原理和应用领域存在显著差异，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。
定义及原理
1、计算机视觉
计算机视觉是研究如何让计算机从图像或视频中提取有用信息的一门学科，它旨在使计算机能够“看”懂图像，进而实现对图像的理解、分析和处理，计算机视觉的核心原理是通过图像处理、特征提取、机器学习等方法，使计算机能够自动识别、定位和跟踪图像中的目标。
2、机器视觉
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机器视觉是一种将图像处理、机器学习和人工智能技术应用于工业自动化、质量控制、机器人等领域的技术，它主要关注如何利用计算机视觉技术实现机器的自动识别、定位、跟踪、检测和测量等功能，机器视觉的核心原理是利用计算机视觉技术实现机器对图像的处理和分析，进而实现对实际场景的感知和决策。
应用领域
1、计算机视觉
计算机视觉的应用领域广泛，包括：
（1）图像识别：如人脸识别、车牌识别、物体识别等；
（2）图像处理：如图像增强、图像压缩、图像分割等；
（3）图像理解：如场景理解、图像分类、图像描述等；
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（4）视频分析：如视频监控、运动检测、目标跟踪等。
2、机器视觉
机器视觉的应用领域主要集中在以下方面：
（1）工业自动化：如生产线检测、装配、搬运等；
（2）质量控制：如缺陷检测、尺寸测量、表面质量检测等；
（3）机器人：如机器人导航、抓取、避障等；
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（4）智能交通：如交通监控、车牌识别、智能驾驶等。
1、目标不同：计算机视觉旨在让计算机理解图像，而机器视觉旨在让机器感知和决策。
2、应用领域不同：计算机视觉的应用领域更广泛，而机器视觉的应用领域主要集中在工业自动化、质量控制、机器人等领域。
3、技术层次不同：计算机视觉涉及图像处理、特征提取、机器学习等多个技术层次，而机器视觉更侧重于图像处理和机器学习在特定领域的应用。
计算机视觉与机器视觉在定义、原理和应用领域上存在显著差异，了解两者的区别有助于我们更好地认识这两种技术，并为其在各个领域的应用提供有益的指导，随着科技的不断发展，计算机视觉和机器视觉将在更多领域发挥重要作用，为我们的生活带来更多便利。
标签： #计算机视觉与机器视觉的区别
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