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随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉与机器视觉在众多领域得到了广泛应用，虽然两者都涉及到图像处理、模式识别等领域，但它们在本质上存在着一定的差异，本文将深入探讨计算机视觉与机器视觉的区别与联系，以期为相关领域的研究提供参考。
计算机视觉与机器视觉的区别
1、定义不同
计算机视觉（Computer Vision）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，其主要任务是让计算机“看”到世界，并从中提取有用信息。
机器视觉（Machine Vision）是利用计算机和其他自动化设备对目标物体进行检测、识别、跟踪、测量、分析等处理过程的技术，其主要目的是实现自动化生产、检测、质量控制等。
2、应用领域不同
计算机视觉广泛应用于计算机图形学、图像处理、模式识别、自然语言处理等领域，如人脸识别、视频监控、自动驾驶等。
机器视觉则更多地应用于工业自动化、检测与测量、机器人技术、医疗器械等领域，如工业检测、产品质量控制、生产线自动化等。
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3、研究方法不同
计算机视觉的研究方法主要包括图像处理、特征提取、分类与识别等，图像处理是计算机视觉的基础，主要包括滤波、边缘检测、形态学等。
机器视觉的研究方法则侧重于图像处理、机器学习、深度学习等技术，机器学习在机器视觉中的应用尤为突出，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
4、目标不同
计算机视觉的目标是使计算机具备“看”的能力，实现图像和视频的自动分析。
机器视觉的目标是实现自动化生产、检测、质量控制等，提高生产效率和质量。
计算机视觉与机器视觉的联系
1、技术基础相同
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计算机视觉与机器视觉在技术基础方面具有很高的相似性，都涉及到图像处理、特征提取、分类与识别等技术。
2、研究方向相近
计算机视觉与机器视觉在研究方向上具有一定的相似性，如深度学习、目标检测、图像分割等。
3、应用领域互补
计算机视觉与机器视觉在应用领域上具有一定的互补性，计算机视觉在理论研究方面具有较强的优势，而机器视觉在工业应用方面具有广泛的应用前景。
计算机视觉与机器视觉在本质上存在一定的差异，但它们在技术基础、研究方向和应用领域等方面具有紧密的联系，随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉与机器视觉将相互促进，为人类社会带来更多便利。
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