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机器视觉和ai的区别？机器视觉只是单纯的采集数据。ai就是判断和执行的大脑可以有自我行动的能力。
下面的计算机视觉就是AI，别说看不懂。
1、定义不同
计算机视觉：计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
机器视觉：机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，
得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
2、原理不同
计算机视觉：计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。
因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。例如，计算机视觉的一个重要应用领域就是自主车辆的视觉导航，还没有条件实现象人那样能识别和理解任何环境，完成自主导航的系统。
计算机视觉的定义是什么？计算机视觉的定义是？答：计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。
计算机视觉是一门关于如何运用照相机和计算机来获取我们所需的，被拍摄对象的数据与信息的学问。形象地说，就是给计算机安装上眼睛（照相机）和大脑（算法），让计算机能够感知环境。我们中国人的成语眼见为实和西方人常说的One picture is worth ten thousand words表达了视觉对人类的重要性。不难想象，具有视觉的机器的应用前景能有多么地宽广。
计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。
如何识别图片上的表格？关于这个问题，识别图片上的表格可以通过以下几种方法进行：
1. 观察图片特征：表格通常是由一系列行和列组成的矩形区域，这些区域中通常包含文本或数字。在观察图片时，可以寻找这些矩形区域并分析它们的结构，以确定它们是否构成了表格。
2. 分析图像数据：通过分析图片的像素数据，可以检测出表格边框和单元格边界的位置。这可以通过一些图像处理算法实现，例如边缘检测和轮廓检测。
3. 使用OCR技术：OCR技术可以将图片中的文本转换为可编辑的文本格式。如果表格中包含了文本，可以使用OCR技术将其转换为表格数据，并进行后续的数据分析和处理。
4. 使用深度学习算法：深度学习算法可以通过训练神经网络来识别图片中的表格。这需要大量的训练数据和计算资源，但可以达到高准确度的识别效果。
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