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计算机视觉与机器视觉作为当今科技领域的前沿领域，正日益受到广泛关注，它们的研究与应用领域广泛，从人脸识别、自动驾驶、智能监控到医学影像分析，都离不开计算机视觉与机器视觉的支撑，计算机视觉与机器视觉究竟是什么呢？本文将为您揭开这一神秘面纱。
计算机视觉
计算机视觉是研究如何让计算机从图像或视频中提取信息，实现视觉感知的学科，它涉及计算机科学、电子工程、心理学、认知科学等多个领域，计算机视觉的目标是让计算机具备人类的视觉能力，从而实现对图像或视频的分析、理解、处理和生成。
1、计算机视觉的基本任务
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计算机视觉的主要任务包括：
（1）图像分割：将图像分割成若干具有相似特性的区域。
（2）物体检测：在图像中检测并定位出感兴趣的目标物体。
（3）物体识别：对检测到的物体进行分类和识别。
（4）场景重建：根据图像序列重建三维场景。
（5）图像理解：对图像内容进行语义理解和解释。
2、计算机视觉的关键技术
（1）特征提取：从图像中提取具有区分性的特征，如边缘、角点、纹理等。
（2）模型训练：利用大量标注数据对模型进行训练，提高其识别和分类能力。
（3）图像处理：对图像进行预处理、增强、滤波等操作，提高图像质量。
（4）深度学习：利用深度神经网络对图像进行自动特征提取和分类。
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机器视觉
机器视觉是计算机视觉在工业领域的应用，主要研究如何利用计算机视觉技术实现自动化检测、识别和定位，机器视觉系统由光源、相机、图像采集卡、图像处理软件等组成。
1、机器视觉的应用领域
（1）工业检测：对产品进行质量检测，如表面缺陷、尺寸测量等。
（2）自动化装配：实现自动装配、焊接、喷涂等。
（3）包装检测：对包装过程进行监控，确保产品质量。
（4）物流搬运：实现自动化搬运、分拣、堆垛等。
2、机器视觉的关键技术
（1）光源技术：根据被检测物体表面特性选择合适的光源。
（2）相机技术：选用合适的相机进行图像采集。
（3）图像处理算法：对采集到的图像进行处理，提取有用信息。
（4）系统集成：将各个组件集成到一起，实现机器视觉系统的功能。
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计算机视觉与机器视觉的发展趋势
1、深度学习技术的应用
深度学习技术在计算机视觉和机器视觉领域取得了显著的成果，未来将继续发挥重要作用。
2、多模态信息融合
将图像、视频、音频等多模态信息进行融合，提高视觉系统的鲁棒性和准确性。
3、增强现实与虚拟现实技术
结合计算机视觉和机器视觉技术，实现增强现实和虚拟现实应用。
4、边缘计算与云计算
将计算任务分配到边缘设备或云端，提高系统响应速度和资源利用率。
计算机视觉与机器视觉作为人工智能领域的重要分支，正推动着科技的发展，随着技术的不断进步，计算机视觉与机器视觉将在更多领域发挥重要作用，为人类社会带来更多便利。
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