本文目录导读：
在科技日新月异的今天，计算机视觉和机器视觉作为人工智能领域的重要分支，逐渐渗透到我们的日常生活和工作中，尽管两者在功能和应用上存在一定的联系和区别，但它们都是推动科技发展的重要力量，本文将从两者的定义、区别、联系以及融合等方面进行探讨。
定义
1、计算机视觉
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计算机视觉是指让计算机具有像人类一样的视觉感知能力，能够从图像或视频中提取有用信息，实现对周围环境的理解，它主要研究如何让计算机模拟人类的视觉感知过程，包括图像处理、图像分析、模式识别等。
2、机器视觉
机器视觉是利用机器代替人工完成图像或视频的采集、处理、分析和解释，实现对物体的识别、定位、测量等任务，它侧重于将图像或视频转换为可操作的数据，为机器或计算机提供决策依据。
区别
1、目标不同
计算机视觉旨在让计算机拥有人类的视觉感知能力，实现图像或视频信息的提取和理解；而机器视觉则更关注如何将图像或视频转换为可操作的数据，为机器或计算机提供决策依据。
2、应用领域不同
计算机视觉广泛应用于图像识别、目标检测、人脸识别、场景理解等领域；机器视觉则更多应用于工业检测、机器人导航、自动驾驶、医疗影像分析等领域。
3、技术难度不同
计算机视觉在图像处理、图像分析、模式识别等方面具有较高的技术难度，需要大量的算法研究和优化；机器视觉则更注重实际应用，对算法的要求相对较低。
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4、研究方法不同
计算机视觉主要采用机器学习、深度学习等方法进行研究；机器视觉则更多地依赖于图像处理、模式识别等技术。
联系
1、技术融合
计算机视觉和机器视觉在技术层面存在一定的融合趋势，在深度学习领域，计算机视觉和机器视觉都广泛应用了卷积神经网络（CNN）等技术。
2、应用互补
计算机视觉和机器视觉在应用层面具有互补性，计算机视觉可以为机器视觉提供图像或视频信息，而机器视觉则可以将这些信息转换为可操作的数据，为计算机视觉提供决策依据。
3、产业协同
计算机视觉和机器视觉在产业发展中相互促进，计算机视觉技术的发展推动了机器视觉的进步，而机器视觉的应用又为计算机视觉提供了新的研究方向。
融合
1、跨学科研究
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计算机视觉与机器视觉的融合需要跨学科研究，结合心理学、认知科学等领域的知识，可以更好地理解人类的视觉感知过程，为计算机视觉和机器视觉提供理论支持。
2、技术创新
计算机视觉与机器视觉的融合需要技术创新，结合边缘计算、云计算等技术，可以提高计算机视觉和机器视觉的处理速度和准确性。
3、应用拓展
计算机视觉与机器视觉的融合将拓展应用领域，在智能制造、智慧城市、智能交通等领域，计算机视觉和机器视觉将发挥更大的作用。
计算机视觉与机器视觉在科技视觉领域具有密切的联系和区别，随着科技的不断发展，两者将在更多领域实现融合，为人类创造更多价值。
标签： #计算机视觉与机器视觉的区别
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