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这两个概念逐渐走进了大众的视野，许多人可能会好奇，计算机视觉和机器视觉是否属于同一领域？它们之间有何异同？本文将深入探讨这两个概念，揭示它们之间的联系与区别。
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和系统具有从图像和视频中提取、分析和理解信息的能力，就是让计算机能够像人一样“看”世界，计算机视觉广泛应用于图像识别、图像处理、视频分析、人脸识别等领域。
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2、机器视觉
机器视觉是指利用计算机和光学设备对物体进行自动识别、检测、定位、跟踪和测量的一种技术，它主要应用于工业生产、质量控制、物流、医疗诊断等领域，机器视觉是计算机视觉的一个分支，其核心是图像处理和模式识别。
计算机视觉与机器视觉的联系
1、技术基础相同
计算机视觉和机器视觉在技术基础方面有很多相似之处，它们都涉及到图像处理、模式识别、机器学习等技术，这些技术为计算机视觉和机器视觉提供了强大的支持。
2、应用领域相似
计算机视觉和机器视觉在应用领域上有很多交集，在工业生产、医疗诊断、安防监控等领域，两者都发挥着重要作用。
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3、发展趋势一致
随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉和机器视觉都在朝着智能化、高效化、低成本的方向发展，深度学习、卷积神经网络等技术的应用，使得计算机视觉和机器视觉在图像识别、目标检测等方面的性能得到了显著提升。
计算机视觉与机器视觉的区别
1、目标不同
计算机视觉的目标是让计算机和系统具有从图像和视频中提取、分析和理解信息的能力，而机器视觉的目标是利用计算机和光学设备对物体进行自动识别、检测、定位、跟踪和测量。
2、应用场景不同
计算机视觉的应用场景较为广泛，如安防监控、人脸识别、图像识别等；而机器视觉的应用场景主要集中在工业生产、质量控制、物流等领域。
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3、技术难点不同
计算机视觉在图像识别、目标检测等方面的技术难点较多，如光照变化、遮挡、尺度变化等；而机器视觉在物体识别、检测、定位等方面的技术难点相对较少。
计算机视觉和机器视觉既有联系又有区别，它们在技术基础、应用领域和发展趋势方面存在很多相似之处，但在目标、应用场景和技术难点等方面存在一定差异，随着人工智能技术的不断进步，计算机视觉和机器视觉将相互促进，为人类社会的发展带来更多便利。
标签： #计算机视觉和机器视觉一样吗
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