本文目录导读：
随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉与机器视觉作为人工智能的重要分支，逐渐成为学术界和工业界的研究热点，虽然两者名称相似，但它们在研究领域、应用场景和技术方法上存在一定的区别，本文将深入探讨计算机视觉与机器视觉的区别与联系，以期为读者提供更全面的认识。
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计算机视觉与机器视觉的区别
1、定义不同
计算机视觉：计算机视觉是指让计算机能够从图像或视频中提取信息、识别物体、理解场景的技术，其主要目的是让计算机具有类似于人类的视觉能力。
机器视觉：机器视觉是指利用图像处理、机器学习和模式识别等技术，使机器能够自动识别、检测、分析和理解图像信息，从而实现自动化控制的技术。
2、研究领域不同
计算机视觉：计算机视觉的研究领域广泛，包括图像处理、图像识别、场景理解、目标跟踪等。
机器视觉：机器视觉的研究领域主要集中在图像处理、模式识别、机器人视觉、工业自动化等方面。
3、应用场景不同
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计算机视觉：计算机视觉在安防监控、医疗影像、自动驾驶、智能交通等领域有着广泛的应用。
机器视觉：机器视觉在工业检测、质量控制、自动化装配、包装等方面有着广泛的应用。
4、技术方法不同
计算机视觉：计算机视觉主要采用图像处理、机器学习、深度学习等技术。
机器视觉：机器视觉主要采用图像处理、模式识别、神经网络等技术。
计算机视觉与机器视觉的联系
1、技术基础相同
计算机视觉与机器视觉在技术基础方面存在很多相同之处，如图像处理、模式识别、神经网络等。
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2、应用领域互补
计算机视觉与机器视觉在应用领域上存在互补关系，计算机视觉在安防监控、医疗影像等领域具有优势，而机器视觉在工业检测、质量控制等领域具有优势。
3、融合发展趋势
随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉与机器视觉逐渐呈现出融合发展趋势，在自动驾驶领域，计算机视觉负责感知周围环境，而机器视觉负责对感知到的信息进行识别和处理。
计算机视觉与机器视觉在定义、研究领域、应用场景和技术方法上存在一定的区别，但它们在技术基础、应用领域和融合发展趋势方面具有紧密的联系，随着人工智能技术的不断进步，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。
标签： #计算机视觉和机器视觉的区别和联系
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