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计算机视觉和机器视觉是人工智能领域的重要分支，它们模拟人类视觉系统的工作原理，让计算机能够从图像和视频中提取有用信息。计算机视觉更注重算法和理论研究，而机器视觉则更偏向工业应用和实时处理。两者都需要经过数据采集、预处理、特征提取和模式识别等关键步骤。
计算机视觉和机器视觉的学习过程包含四个关键阶段。首先是数据采集阶段，通过摄像头、传感器等设备获取原始图像数据。接下来是预处理阶段，对图像进行去噪、增强、归一化等操作。然后是特征提取阶段，从处理后的图像中提取有用的特征信息。最后是模式识别阶段，利用机器学习算法对特征进行分类和识别，得出最终结果。
数据采集阶段需要通过各种传感器和摄像设备获取原始图像数据。这些原始数据往往包含噪声、光照不均等问题。预处理阶段通过滤波去噪、图像增强、对比度调整等技术手段，提升图像质量。常用的预处理方法包括高斯滤波、中值滤波、直方图均衡化等，这些处理为后续的特征提取奠定了良好基础。
特征提取阶段从预处理后的图像中提取有用的特征信息，如边缘检测、角点检测、纹理分析等。这些特征被组织成特征向量，作为机器学习算法的输入。模式识别阶段使用支持向量机、神经网络、决策树等分类算法，对特征向量进行训练和分类。通过不断的学习和优化，系统能够准确识别和分类不同的视觉对象。
计算机视觉和机器视觉技术在现代社会中应用极为广泛。在自动驾驶领域，帮助车辆识别道路、行人和障碍物。在医疗诊断中，协助医生分析医学影像，提高诊断准确性。工业检测方面，实现产品质量的自动化检测。人脸识别技术广泛应用于安防和身份验证。随着深度学习和人工智能技术的快速发展，这些应用将变得更加智能和精准，为人类社会带来更多便利。