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计算机视觉与机器视觉作为人工智能领域的重要分支，近年来在科技发展、工业生产、日常生活等方面都取得了显著的成果，虽然两者在应用场景、研究方法等方面存在一定差异，但它们之间却有着千丝万缕的联系，本文将探讨计算机视觉与机器视觉之间的紧密联系与显著区别，以期为读者提供更深入的了解。
计算机视觉与机器视觉的联系
1、基本概念相同
计算机视觉与机器视觉均研究如何让计算机模拟人类视觉系统，实现对图像、视频等视觉信息的获取、处理和分析，两者的基本概念相同，即利用计算机技术实现视觉信息处理。
2、研究目标相似
计算机视觉与机器视觉的研究目标都是为了使计算机能够理解和解释视觉信息，进而实现图像识别、目标检测、场景理解等功能，两者在研究目标上具有相似性。
3、技术方法相互借鉴
计算机视觉与机器视觉在技术方法上相互借鉴，如深度学习、图像处理、机器学习等技术，这些技术在两者中的应用，使得计算机视觉与机器视觉在研究过程中相互促进，共同发展。
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4、应用领域广泛
计算机视觉与机器视觉的应用领域广泛，包括安防监控、工业自动化、医疗影像、自动驾驶、智能交通等，两者在应用领域上的广泛性使得它们在实践过程中相互支持，共同推动科技发展。
计算机视觉与机器视觉的区别
1、定义范围不同
计算机视觉主要关注计算机对视觉信息的处理，而机器视觉则强调将计算机视觉技术应用于实际场景中，计算机视觉是研究如何让计算机“看”，而机器视觉是研究如何让计算机“用”。
2、研究重点不同
计算机视觉的研究重点在于图像处理、目标检测、场景理解等方面，而机器视觉的研究重点则在于实际应用场景中的问题解决，如工业自动化、机器人导航等。
3、技术难度不同
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计算机视觉在图像处理、目标检测等方面具有较高的技术难度，而机器视觉在应用场景中的问题解决则更注重工程实现和系统集成。
4、应用领域不同
计算机视觉的应用领域相对较广，如安防监控、医疗影像等；而机器视觉则更注重在特定领域中的应用，如工业自动化、机器人导航等。
计算机视觉与机器视觉作为人工智能领域的重要分支，在研究目标、技术方法、应用领域等方面既有紧密联系，又有显著区别，了解两者之间的联系与区别，有助于我们更好地把握人工智能技术的发展趋势，推动计算机视觉与机器视觉的进一步研究与应用。
标签： #计算机视觉和机器视觉的联系
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