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计算机视觉和机器视觉作为人工智能领域的重要分支，近年来在学术界和工业界都取得了显著的成果，尽管两者之间存在一定的联系，但它们在定义、应用场景、技术实现等方面却存在诸多差异，本文将从以下几个方面对计算机视觉与机器视觉的区别和联系进行深入剖析。
计算机视觉与机器视觉的区别
1、定义上的区别
计算机视觉（Computer Vision）是指利用计算机和图像处理技术来分析和理解图像或视频中的信息，从而实现对视觉信息的自动获取、处理、识别和利用，计算机视觉关注的是图像或视频数据的处理和分析，其目标是让计算机具有类似人类的视觉能力。
机器视觉（Machine Vision）是指利用机器来获取、处理、识别和分析图像或视频中的信息，从而实现对物体的检测、识别、定位和跟踪等，机器视觉关注的是将图像或视频信息转化为可操作的指令，其目标是实现工业自动化和智能化。
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2、应用场景的区别
计算机视觉在众多领域都有广泛应用，如安防监控、医疗影像、自动驾驶、人脸识别等，计算机视觉更注重图像或视频数据的分析和理解，强调信息提取和特征提取。
机器视觉则更多应用于工业领域，如生产线自动化、产品质量检测、机器人导航等，机器视觉更注重图像处理和识别，强调实时性和准确性。
3、技术实现上的区别
计算机视觉技术主要包括图像处理、计算机视觉算法、深度学习等，图像处理技术用于对图像进行预处理、增强、分割等；计算机视觉算法包括特征提取、分类、识别等；深度学习则用于训练大规模的神经网络模型，实现图像识别、分类等任务。
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机器视觉技术主要包括图像采集、图像处理、机器视觉软件等，图像采集技术用于获取高质量的图像或视频数据；图像处理技术用于对图像进行预处理、增强、分割等；机器视觉软件则用于实现图像识别、检测、跟踪等功能。
计算机视觉与机器视觉的联系
1、技术上的联系
计算机视觉和机器视觉在技术上存在诸多联系，如图像处理、计算机视觉算法、深度学习等，这些技术为两者提供了共同的基础，使得计算机视觉和机器视觉在很多领域可以实现互补。
2、应用上的联系
计算机视觉和机器视觉在应用上存在一定的联系，如安防监控、自动驾驶、工业自动化等，在这些领域，计算机视觉和机器视觉可以相互借鉴，实现更加完善的功能。
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3、发展趋势上的联系
随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉和机器视觉在发展趋势上也存在一定的联系，深度学习技术的快速发展为两者提供了新的技术支持，使得计算机视觉和机器视觉在处理复杂任务时具有更高的准确性和实时性。
计算机视觉与机器视觉在定义、应用场景、技术实现等方面存在一定的区别，但它们在技术上、应用上和发展趋势上又存在诸多联系，随着人工智能技术的不断进步，计算机视觉和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。
标签： #计算机视觉和机器视觉的区别和联系
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