本文目录导读：
随着科技的不断发展，计算机视觉与机器视觉这两个领域逐渐成为人工智能领域的研究热点，虽然两者在某种程度上存在相似之处，但它们在实际应用和理论基础方面仍存在一定的差异，本文将详细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者提供有益的参考。
计算机视觉与机器视觉的区别
1、定义
计算机视觉：计算机视觉是研究如何使计算机从图像或视频中自动提取信息的一门学科，它旨在让计算机具备“看”的能力，实现图像识别、目标检测、图像分割等任务。
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机器视觉：机器视觉是利用机器和计算机技术对物体进行识别、检测、测量、定位、跟踪等操作的一种技术，它通常应用于工业自动化、智能交通、医疗诊断等领域。
2、研究对象
计算机视觉：计算机视觉的研究对象是图像和视频数据，包括图像处理、图像分析、图像理解等。
机器视觉：机器视觉的研究对象是物体，通过图像和视频数据对物体进行识别、检测、测量等操作。
3、应用领域
计算机视觉：计算机视觉在安防监控、人脸识别、自动驾驶、医学影像分析等领域有广泛应用。
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机器视觉：机器视觉在工业自动化、机器人技术、交通监控、农业自动化等领域有广泛应用。
4、研究方法
计算机视觉：计算机视觉主要采用图像处理、模式识别、机器学习等方法进行研究。
机器视觉：机器视觉主要采用图像处理、计算机视觉、控制理论、传感器技术等方法进行研究。
计算机视觉与机器视觉的联系
1、研究基础
计算机视觉与机器视觉都建立在图像处理、模式识别、机器学习等基础之上，两者在技术层面上相互借鉴、相互促进。
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2、应用场景
在某些应用场景中，计算机视觉与机器视觉可以相互补充，在自动驾驶领域，计算机视觉负责识别道路、车辆等信息，而机器视觉则负责控制车辆行驶。
3、研究方向
随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉与机器视觉的研究方向逐渐融合，深度学习技术在计算机视觉和机器视觉领域都取得了显著成果。
计算机视觉与机器视觉在定义、研究对象、应用领域和研究方法等方面存在一定的差异，但它们在研究基础、应用场景和研究方向上紧密联系，随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉与机器视觉将继续相互借鉴、相互促进，为我国乃至全球的科技创新和社会发展作出更大贡献。
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