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计算机视觉，这一跨学科领域的研究与开发，如同一位独具慧眼的摄影师，通过数字技术的镜头，捕捉现实世界的千变万化，在学术研究、产业应用以及日常交流中，计算机视觉还有一个别称——机器视觉，本文将深入探讨计算机视觉的别称及其背后的技术原理，同时展示其在各个领域的广泛应用。
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计算机视觉的别称：机器视觉
1、定义
机器视觉，顾名思义，是指让机器拥有类似人类的视觉能力，使其能够通过图像、视频等视觉信息来感知和理解周围环境，机器视觉技术主要包括图像处理、模式识别、机器学习等领域，旨在实现计算机对视觉信息的自动提取、分析和理解。
2、发展历程
机器视觉技术的发展可以追溯到20世纪50年代，当时，随着计算机技术的飞速发展，图像处理技术逐渐崭露头角，经过几十年的发展，机器视觉技术已经取得了显著的成果，并在各个领域得到广泛应用。
计算机视觉的技术原理
1、图像处理
图像处理是机器视觉的基础，主要包括图像增强、边缘检测、特征提取等，通过图像处理，可以将原始图像转化为更适合后续处理的形式。
2、模式识别
模式识别是机器视觉的核心，旨在从图像中提取出具有特定含义的特征，并对其进行分类和识别，常见的模式识别方法包括统计模式识别、结构模式识别和模糊模式识别等。
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3、机器学习
机器学习是近年来机器视觉领域的一个重要研究方向，通过学习大量的样本数据，机器视觉系统可以自动提取特征，并实现对图像的自动分类、识别和解释。
计算机视觉的应用领域
1、工业自动化
在工业自动化领域，机器视觉技术发挥着至关重要的作用，在制造过程中，机器视觉可以实现对产品质量的实时检测，提高生产效率；在物流领域，机器视觉可以用于货物分拣、仓储管理等。
2、医疗诊断
在医疗诊断领域，机器视觉技术可以辅助医生进行疾病诊断，通过对医学影像进行分析，机器视觉可以帮助医生发现病变区域，提高诊断准确率。
3、交通领域
在交通领域，机器视觉技术可以应用于智能驾驶、交通监控、车辆检测等方面，通过分析摄像头捕捉的图像，机器视觉可以帮助自动驾驶汽车识别道路标志、行人、车辆等，确保行车安全。
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4、安防领域
在安防领域，机器视觉技术可以用于人脸识别、视频监控、异常行为检测等，通过分析摄像头捕捉的图像，机器视觉可以帮助安防人员及时发现可疑人员，保障社会安全。
5、农业领域
在农业领域，机器视觉技术可以用于作物病虫害检测、精准农业等，通过分析农作物图像，机器视觉可以帮助农民及时了解作物生长状况，提高产量。
计算机视觉（机器视觉）作为一门新兴技术，在各个领域都展现出巨大的应用潜力，随着技术的不断发展，我们有理由相信，计算机视觉将在未来为人类社会带来更多福祉。
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