数字图像处理与机器视觉是计算机科学和工程领域中的两个重要分支，它们在许多领域都有广泛的应用。
数字图像处理是指对数字图像进行各种操作的过程，包括图像的获取、增强、压缩、分割、识别等。这些操作可以用于改善图像的质量，提取有用的信息，或者用于其他应用。例如，图像增强可以通过调整亮度、对比度、颜色等参数来改善图像的质量；图像分割可以将图像分解成多个部分，以便进一步处理；图像识别可以通过机器学习算法来识别图像中的对象或特征。
机器视觉是指使用计算机系统来模拟人类视觉的功能，以实现对环境的感知和理解。机器视觉系统通常由摄像机、图像采集卡、处理器和软件组成。通过分析图像中的像素值，机器视觉系统可以检测出图像中的物体、场景、运动等特征，并做出相应的决策。机器视觉技术在工业自动化、无人驾驶、医疗诊断等领域有广泛的应用。
数字图像处理与机器视觉之间的关系非常密切。数字图像处理为机器视觉提供了必要的数据和工具，而机器视觉则将处理后的数据用于实际的应用。例如，在工业自动化中，机器视觉系统可以实时地检测生产线上的产品质量，并通过图像处理技术来识别缺陷或异常情况，从而及时采取措施防止问题的发生。
总之，数字图像处理与机器视觉是两个密切相关的领域，它们在许多实际应用中发挥着重要的作用。随着技术的不断发展，这两个领域的研究和应用将会更加广泛和深入。
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