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随着科技的发展，机器视觉与计算机视觉技术逐渐成为现代信息技术领域的研究热点，虽然两者都涉及图像处理与分析，但它们在应用领域、研究方法等方面存在显著差异，本文将从两者的定义、特点、联系与区别等方面进行探讨，以期为相关领域的研究提供参考。
机器视觉与计算机视觉的定义
1、机器视觉
机器视觉是指通过计算机对图像或视频进行处理、分析、理解和识别，从而实现对物体的检测、测量、识别和定位等操作，其主要目的是让计算机具备类似人类的视觉功能，以实现对周围环境的感知和交互。
2、计算机视觉
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计算机视觉是指计算机对图像或视频进行分析、处理、理解，从而实现对图像内容、场景、动作等的识别和描述，其主要目的是使计算机能够自动地从图像或视频中提取有用信息，以支持各种应用。
机器视觉与计算机视觉的特点
1、机器视觉特点
（1）实时性：机器视觉系统需要实时处理图像或视频，以满足生产、监控等领域的需求。
（2）准确性：机器视觉系统需要具有较高的识别和定位精度，以满足工业、安防等领域的应用。
（3）鲁棒性：机器视觉系统需要具备较强的抗干扰能力，以适应复杂多变的环境。
（4）易用性：机器视觉系统需要具备良好的用户界面和操作简便性，以满足不同用户的需求。
2、计算机视觉特点
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（1）层次性：计算机视觉研究涉及多个层次，包括图像处理、特征提取、场景理解等。
（2）复杂性：计算机视觉问题通常较为复杂，需要多种算法和模型进行解决。
（3）多样性：计算机视觉应用领域广泛，涉及图像识别、目标跟踪、图像分割等。
（4）创新性：计算机视觉技术不断更新，需要研究人员持续创新。
机器视觉与计算机视觉的联系
1、研究对象相同：机器视觉与计算机视觉的研究对象均为图像或视频，两者在图像处理、特征提取等方面存在交集。
2、算法技术共享：两者在算法技术方面相互借鉴，如深度学习、卷积神经网络等。
3、应用领域互补：机器视觉与计算机视觉在应用领域上相互补充，如机器视觉在工业检测、安防监控等领域，计算机视觉在图像识别、视频分析等领域。
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机器视觉与计算机视觉的区别
1、目标不同：机器视觉侧重于图像处理与分析，实现对物体的检测、测量、识别和定位等操作；计算机视觉侧重于图像内容、场景、动作等的识别和描述。
2、应用领域不同：机器视觉在工业、安防等领域应用较为广泛；计算机视觉在图像识别、视频分析等领域具有广泛的应用前景。
3、研究方法不同：机器视觉侧重于图像处理技术，如边缘检测、特征提取等；计算机视觉侧重于图像理解技术，如场景理解、目标跟踪等。
机器视觉与计算机视觉在研究对象、特点、联系与区别等方面存在显著差异，随着科技的发展，两者在算法技术、应用领域等方面将不断融合，为人类社会带来更多便利，本文对机器视觉与计算机视觉进行了较为全面的解析，以期为相关领域的研究提供参考。
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