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随着科技的飞速发展，计算机视觉与机器视觉作为人工智能领域的重要分支，已经逐渐渗透到各个行业，为我们的生活带来了诸多便利，许多人对计算机视觉与机器视觉之间的区别并不十分清楚，本文将深入探讨计算机视觉与机器视觉的定义、特点、应用场景等方面的差异，以期为您带来更加全面的认识。
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计算机视觉与机器视觉的定义
1、计算机视觉
计算机视觉是指让计算机理解和解释图像、视频等视觉信息的一种技术，它旨在使计算机具备类似人类的视觉能力，能够从图像中提取特征、进行识别和分类。
2、机器视觉
机器视觉是利用计算机系统对工业产品、生产线等进行自动检测、测量、识别、定位等操作的一种技术，它主要应用于工业生产、质量控制、物流等领域，旨在提高生产效率和产品质量。
计算机视觉与机器视觉的特点
1、计算机视觉
（1）面向对象：计算机视觉主要关注图像、视频等视觉信息的处理和分析，旨在让计算机具备类似人类的视觉能力。
（2）应用广泛：计算机视觉在图像处理、图像识别、目标检测、人脸识别、物体识别等领域具有广泛的应用。
（3）技术多样：计算机视觉涉及图像处理、模式识别、深度学习等多种技术。
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2、机器视觉
（1）面向任务：机器视觉主要针对特定任务，如检测、测量、识别、定位等，具有明确的应用目标。
（2）应用领域集中：机器视觉在工业生产、质量控制、物流等领域具有较为集中的应用。
（3）技术相对单一：机器视觉主要依赖于图像处理和模式识别技术。
计算机视觉与机器视觉的应用场景
1、计算机视觉
（1）人脸识别：计算机视觉技术为人脸识别提供了技术支持，广泛应用于安防、金融、医疗等领域。
（2）自动驾驶：计算机视觉技术使自动驾驶汽车能够识别道路、行人、车辆等信息，提高行车安全性。
（3）医疗影像分析：计算机视觉技术在医学影像分析中具有重要作用，如肿瘤检测、病变识别等。
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2、机器视觉
（1）工业生产：机器视觉技术在工业生产中具有广泛应用，如产品质量检测、生产线自动化等。
（2）质量控制：机器视觉技术能够对产品进行实时检测，确保产品质量。
（3）物流：机器视觉技术在物流领域用于物品识别、定位、分拣等操作，提高物流效率。
计算机视觉与机器视觉在定义、特点、应用场景等方面存在一定的差异，计算机视觉主要关注图像、视频等视觉信息的处理和分析，旨在让计算机具备类似人类的视觉能力；而机器视觉主要针对特定任务，如检测、测量、识别、定位等，具有明确的应用目标，了解两者之间的区别，有助于我们更好地发挥其在各自领域的应用价值。
标签： #计算机视觉与机器视觉的区别
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