模式识别、机器视觉、计算机图形学的区别有：1、目标不同；2、方法不同；3、应用不同。模式识别的目标是识别和分类数据中的模式，机器视觉的目标是使计算机能够理解和解释图像和视频数据，而计算机图形学的目标是生成和处理图像。
一、模式识别
模式识别是一种将输入数据与已知模式或类别进行匹配的技术。它旨在识别数据中的模式，并根据这些模式进行分类、标记或描述。模式识别的应用非常广泛，涵盖了图像、语音、文本等各种类型的数据。常见的模式识别任务包括人脸识别、手写数字识别、语音识别等。模式识别算法通常利用统计学和机器学习技术来训练模型，以便从未知数据中识别出模式或进行分类。
二、机器视觉
机器视觉是计算机视觉的一个子领域，旨在使计算机能够理解和解释图像和视频数据。它涉及到从图像和视频中提取信息，包括特征检测、目标跟踪、图像分割等任务。机器视觉的目标是使计算机能够模拟人类视觉系统的功能，并通过计算和算法来实现。机器视觉的应用广泛，包括自动驾驶、人机交互、医学图像处理等。
三、计算机图形学
计算机图形学是研究如何使用计算机生成和处理图像的学科。它主要关注图像的生成、呈现和处理技术，以及将计算机生成的图像与现实世界的图像进行交互。计算机图形学涉及到三维建模、渲染、动画等方面，其应用包括电影特效、游戏开发、虚拟现实等。与模式识别和机器视觉不同，计算机图形学更注重于图像的合成和生成，而不是从现实世界的图像中进行识别和分析。
四、区别与联系
- 目标不同： 模式识别的目标是识别和分类数据中的模式，机器视觉的目标是使计算机能够理解和解释图像和视频数据，而计算机图形学的目标是生成和处理图像。
- 方法不同： 模式识别主要利用统计学和机器学习技术来识别和分类模式，机器视觉使用计算和算法来理解图像数据，而计算机图形学使用数学模型和图像处理技术来生成图像。
- 应用不同： 模式识别的应用范围广泛，包括图像、语音、文本等各种类型的数据，机器视觉的应用主要涉及图像和视频数据的处理和分析，而计算机图形学的应用主要是图像的合成和生成。
延伸阅读
深度学习在计算机视觉中的应用
随着深度学习的发展，计算机视觉领域取得了巨大的进步。深度学习技术在图像分类、目标检测、图像分割等任务上取得了显著的成果。通过深度学习的神经网络模型，计算机可以自动从图像数据中学习特征并进行高效的图像处理和分析。深度学习在计算机视觉中的应用不仅提升了图像处理的准确性和效率，还使得计算机视觉技术在更多领域得到广泛应用，如自动驾驶、人脸识别、智能监控等。
文章标题：模式识别、机器视觉、计算机图形学有什么区别，发布者：E.Z，转载请注明出处：https://worktile.com/kb/p/63268
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