本文目录导读：
图片来源于网络，如有侵权联系删除
随着科技的飞速发展，计算机视觉和机器视觉在人工智能领域发挥着越来越重要的作用，尽管两者之间存在一定的联系，但在定义、应用和实现方式上仍存在显著差异，本文将深入探讨计算机视觉与机器视觉的区别和联系，以期为您带来更全面的认识。
定义及起源
1、计算机视觉
计算机视觉是研究如何使计算机从图像和视频中自动获取信息的一门学科，它起源于20世纪60年代，旨在让计算机像人类一样“看”世界，计算机视觉涵盖了图像处理、模式识别、机器学习等多个领域。
2、机器视觉
机器视觉是计算机视觉的一个分支，它关注的是如何利用计算机技术实现图像的自动检测、测量、识别等功能，机器视觉起源于20世纪70年代，主要应用于工业自动化领域。
区别
1、定义范围
计算机视觉的研究范围更广泛，包括图像处理、模式识别、机器学习等多个领域，而机器视觉则侧重于图像的自动检测、测量、识别等功能。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、应用领域
计算机视觉的应用领域更为广泛，如医疗、安防、娱乐、交通等，机器视觉则主要应用于工业自动化、物流、制造等行业。
3、实现方式
计算机视觉通常采用软件算法实现，如深度学习、支持向量机等，机器视觉则更多地依赖于硬件设备，如摄像头、传感器等。
4、数据处理
计算机视觉在数据处理方面更为复杂，需要对图像进行预处理、特征提取、分类等操作，机器视觉则侧重于对图像进行检测、测量、识别等操作。
联系
1、研究基础
图片来源于网络，如有侵权联系删除
计算机视觉和机器视觉在研究基础方面具有密切联系，计算机视觉为机器视觉提供了理论基础，如图像处理、模式识别等技术，而机器视觉则将计算机视觉的理论应用于实际场景，推动了计算机视觉技术的发展。
2、技术融合
随着技术的不断发展，计算机视觉和机器视觉在技术层面逐渐融合，深度学习技术在计算机视觉和机器视觉领域都得到了广泛应用，实现了图像识别、目标检测等任务的自动化。
3、应用互补
计算机视觉和机器视觉在应用方面具有互补性，计算机视觉可以解决图像处理、模式识别等基础问题，而机器视觉则将这些基础问题应用于实际场景，提高了生产效率、降低了成本。
计算机视觉和机器视觉在定义、应用和实现方式上存在一定差异，但在研究基础、技术融合和应用互补等方面具有密切联系，随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉和机器视觉将相互促进，为人类社会带来更多便利。
标签： #计算机视觉和机器视觉的区别和联系
评论列表