本文目录导读：
计算机视觉和机器视觉作为人工智能领域的两个重要分支，在近年来取得了飞速发展，尽管二者在研究领域和实际应用中存在一定的联系，但它们各自具有独特的特点，本文将从联系与区别两个方面，对计算机视觉和机器视觉进行深入剖析。
联系
1、研究目标相同
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计算机视觉和机器视觉的研究目标都是为了使计算机能够“看”懂世界，实现对图像、视频等视觉信息的自动提取、处理和分析，在这个过程中，两者都需要解决图像识别、目标检测、场景理解等问题。
2、技术手段相似
计算机视觉和机器视觉在技术手段上具有相似性，如深度学习、图像处理、计算机视觉算法等，这些技术手段为两者提供了强大的技术支持，使其在图像识别、目标检测等方面取得了显著成果。
3、应用领域互补
计算机视觉和机器视觉在应用领域上存在互补性，计算机视觉更多关注于图像和视频数据的处理与分析，而机器视觉则侧重于将计算机视觉技术应用于实际场景中，如工业自动化、智能监控、无人驾驶等。
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区别
1、研究领域不同
计算机视觉主要研究如何使计算机能够理解、处理和分析视觉信息，其研究领域涉及图像处理、计算机视觉算法、模式识别等，而机器视觉则侧重于将计算机视觉技术应用于实际场景，如工业自动化、智能监控、无人驾驶等。
2、技术深度不同
计算机视觉技术相对较为广泛，涉及多个学科领域，如数学、计算机科学、物理学等，而机器视觉技术则更加注重实际应用，对计算机视觉技术的应用进行深度挖掘和优化。
3、应用场景不同
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计算机视觉的应用场景较为广泛，如医学图像分析、卫星图像处理、人脸识别等，而机器视觉的应用场景则相对较为局限，主要集中于工业自动化、智能监控、无人驾驶等领域。
4、发展历程不同
计算机视觉的研究始于20世纪60年代，经过几十年的发展，已经取得了显著的成果，而机器视觉作为计算机视觉的一个分支，兴起于20世纪90年代，近年来随着计算机视觉技术的快速发展，机器视觉也得到了广泛关注。
计算机视觉和机器视觉在研究领域、技术手段、应用领域等方面存在一定的联系与区别，计算机视觉作为基础研究，为机器视觉提供了强大的技术支持；而机器视觉则将计算机视觉技术应用于实际场景，推动相关产业的发展，在未来，随着技术的不断进步，计算机视觉和机器视觉将相互促进，共同推动人工智能领域的繁荣发展。
标签： #计算机视觉和机器视觉的联系
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