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随着科技的飞速发展，计算机视觉和机器视觉已成为人工智能领域的研究热点，两者密切相关，但又存在一定的区别，本文将从定义、应用领域、技术原理等方面对计算机视觉和机器视觉进行深入剖析，以揭示它们之间的联系与区别。
计算机视觉与机器视觉的定义
1、计算机视觉
计算机视觉是研究如何让计算机从图像或视频中获取、分析和理解视觉信息的一门学科，其主要目标是使计算机能够像人类一样“看”到世界，理解图像中的物体、场景和动作。
2、机器视觉
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机器视觉是计算机视觉的一个分支，它侧重于将计算机视觉技术应用于实际工程领域，机器视觉系统通常由硬件（如摄像头、光源等）和软件（如图像处理、模式识别等）两部分组成，其主要任务是实现对物体的自动识别、检测、跟踪和测量。
计算机视觉与机器视觉的联系
1、技术基础相同
计算机视觉和机器视觉在技术基础方面具有高度相似性，它们都依赖于图像处理、模式识别、机器学习等领域的知识，通过算法实现图像的获取、分析、理解和应用。
2、目标一致
计算机视觉和机器视觉的共同目标都是使计算机能够从图像或视频中获取有用的信息，从而实现智能化，两者在实现这一目标的过程中，相互借鉴、相互促进。
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3、应用领域交叉
计算机视觉和机器视觉在应用领域存在广泛的交叉，在安防监控、工业检测、医疗影像等领域，两者都发挥着重要作用。
计算机视觉与机器视觉的区别
1、研究重点不同
计算机视觉的研究重点在于图像和视频的获取、处理、分析和理解，而机器视觉的研究重点在于将计算机视觉技术应用于实际工程领域，解决实际问题。
2、应用范围不同
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计算机视觉的应用范围较为广泛，涵盖了科学研究、工业生产、日常生活等多个领域，而机器视觉的应用范围相对较窄，主要集中在工业自动化、机器人、医疗影像等领域。
3、技术难度不同
计算机视觉的技术难度较高，需要解决图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的难题，而机器视觉的技术难度相对较低，主要涉及图像处理、模式识别等方面。
计算机视觉和机器视觉是紧密联系、各有侧重的两个领域，它们在技术基础、目标和应用领域等方面具有相似性，但在研究重点、应用范围和技术难度方面存在一定差异，随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉和机器视觉将继续相互促进、共同发展，为人类社会带来更多福祉。
标签： #计算机视觉和机器视觉的联系
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