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随着科技的飞速发展，计算机视觉与机器视觉技术在各个领域得到了广泛应用，尽管两者在功能、应用场景等方面存在一定差异，但它们之间也存在着紧密的联系，本文将详细解析计算机视觉与机器视觉的区别与联系，以期为读者提供更全面的认识。
计算机视觉与机器视觉的区别
1、定义及研究对象
计算机视觉：计算机视觉是指让计算机通过图像或视频等视觉信息获取环境中的信息，实现对图像或视频的分析、理解和处理，研究对象主要聚焦于图像处理、模式识别、图像分析等方面。
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机器视觉：机器视觉是指通过机器设备（如摄像头、传感器等）获取图像或视频，实现对物体、场景的检测、识别、跟踪等操作，研究对象主要关注于图像采集、图像处理、图像识别等方面。
2、应用场景
计算机视觉：计算机视觉广泛应用于图像识别、图像分割、目标检测、图像分类等领域，如人脸识别、车牌识别、医学图像分析等。
机器视觉：机器视觉主要应用于工业自动化、智能制造、物流仓储、农业、安防等领域，如工业检测、产品分类、机器人导航等。
3、技术实现
计算机视觉：计算机视觉技术主要包括图像处理、模式识别、机器学习、深度学习等，图像处理技术是计算机视觉的基础，包括图像增强、图像分割、图像压缩等。
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机器视觉：机器视觉技术主要包括图像采集、图像处理、图像识别、运动控制等，图像采集技术是机器视觉的基础，包括摄像头、传感器等设备。
4、应用领域
计算机视觉：计算机视觉主要应用于人工智能、计算机科学、电子工程等领域。
机器视觉：机器视觉主要应用于工业自动化、智能制造、物流仓储、农业、安防等领域。
计算机视觉与机器视觉的联系
1、技术融合
计算机视觉与机器视觉在技术层面上相互融合，共同推动着相关领域的发展，在工业检测领域，计算机视觉技术可以帮助机器视觉系统提高检测精度和效率。
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2、应用互补
计算机视觉与机器视觉在应用场景上具有互补性，计算机视觉在图像识别、图像分析等方面具有优势，而机器视觉在图像采集、运动控制等方面具有优势，两者结合，可以更好地满足不同领域的需求。
3、人才培养
计算机视觉与机器视觉在人才培养方面具有紧密联系，许多从事计算机视觉研究的人员也具备机器视觉方面的知识，反之亦然，这种交叉性有助于培养出具有综合素质的专业人才。
计算机视觉与机器视觉在定义、研究对象、应用场景、技术实现和应用领域等方面存在一定差异，两者之间也存在着紧密的联系，相互融合、互补，共同推动着相关领域的发展，在未来，随着技术的不断进步，计算机视觉与机器视觉将继续发挥重要作用，为人类创造更多价值。
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