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随着科技的飞速发展，计算机视觉和机器视觉这两个领域逐渐成为研究的热点，尽管两者在某些方面存在相似之处，但它们之间仍存在着本质的区别，本文将从定义、应用场景、技术手段等方面，详细探讨计算机视觉与机器视觉的区别。
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定义上的区别
计算机视觉是指利用计算机对图像或视频进行处理、分析和理解，以实现对现实世界的认知，它主要关注图像处理、图像识别、图像分割、目标检测等领域。
机器视觉则是指通过机器对图像或视频进行处理、分析和理解，实现对现实世界的认知，它强调的是机器自身的视觉能力，即让机器具备人类的视觉功能。
应用场景的区别
计算机视觉的应用场景较为广泛，如安防监控、人脸识别、图像检索、自动驾驶等，这些应用主要针对的是计算机对图像或视频的处理和分析。
机器视觉的应用场景相对较窄，主要集中在工业领域，如工业检测、机器人视觉、自动化生产线等，这些应用需要机器具备较强的视觉能力和自主决策能力。
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技术手段的区别
计算机视觉在技术手段上主要依赖于图像处理、模式识别、机器学习等算法，图像处理主要包括滤波、边缘检测、形态学等；模式识别主要包括特征提取、分类、聚类等；机器学习主要包括监督学习、无监督学习、强化学习等。
机器视觉在技术手段上则更加注重机器自身的视觉能力，如机器学习、深度学习、传感器融合等，深度学习在机器视觉领域发挥着重要作用，如卷积神经网络（CNN）在图像识别、目标检测等方面的应用。
联系与区别
尽管计算机视觉与机器视觉存在一定的区别，但它们之间仍存在着紧密的联系，具体表现在以下几个方面：
1、目标相同：两者都旨在实现对现实世界的认知，提高机器的智能水平。
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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一定的相似性，如都涉及到图像处理、模式识别、机器学习等。
3、应用领域交叉：计算机视觉和机器视觉的应用领域存在交叉，如安防监控、自动驾驶等。
计算机视觉与机器视觉在定义、应用场景、技术手段等方面存在一定的区别，它们之间仍存在着紧密的联系，共同推动着人工智能技术的发展，在未来的研究中，我们应该更加关注两者的融合与发展，以实现更加智能的机器视觉系统。
标签： #计算机视觉和机器视觉区别
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