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在当今科技高速发展的时代，计算机视觉与机器人视觉作为人工智能领域的重要分支，逐渐成为学术界和工业界关注的焦点，虽然两者都属于计算机视觉大类专业，但它们在研究目标、应用场景和技术方法上存在显著差异，本文将深入探讨计算机视觉与机器人视觉的区别，以期为相关领域的研究者和从业者提供参考。
研究目标
1、计算机视觉
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计算机视觉旨在让计算机具备类似人类的视觉感知能力，即通过图像和视频处理技术，实现对场景的感知、理解和决策，其主要目标是实现对图像或视频内容的提取、识别、分类、跟踪和重建等。
2、机器人视觉
机器人视觉则是将计算机视觉技术应用于机器人领域，使其具备视觉感知能力，从而实现自主导航、环境感知、目标识别和操作等功能，其主要目标是提高机器人在复杂环境中的适应能力和智能水平。
应用场景
1、计算机视觉
计算机视觉的应用场景广泛，如人脸识别、图像识别、视频监控、医学影像分析、自动驾驶、无人机等领域，这些应用主要集中在处理静态或半静态图像，对实时性和动态场景的处理能力相对较弱。
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2、机器人视觉
机器人视觉的应用场景主要集中在工业自动化、服务机器人、特种机器人等领域，这些应用要求机器人具备较强的实时性和动态场景处理能力，以适应复杂多变的工作环境。
技术方法
1、计算机视觉
计算机视觉技术方法主要包括图像处理、特征提取、目标识别、场景重建等，图像处理技术主要包括滤波、边缘检测、分割、变换等；特征提取技术主要包括SIFT、SURF、ORB等；目标识别技术主要包括机器学习、深度学习等。
2、机器人视觉
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机器人视觉技术方法与计算机视觉相似，但在实时性和动态场景处理方面有所不同，主要包括图像预处理、特征提取、目标识别、场景重建和运动估计等，运动估计技术主要包括光流法、卡尔曼滤波、粒子滤波等。
计算机视觉与机器人视觉在研究目标、应用场景和技术方法上存在一定差异，计算机视觉更注重图像处理和目标识别，而机器人视觉则更关注实时性和动态场景处理，随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉与机器人视觉将相互借鉴、融合，为人类社会带来更多便利。
标签： #计算机视觉与机器人属于什么大类专业
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