机器视觉是一种技术，旨在使计算机系统能够通过感知和解释视觉信息。这项技术在各个领域都有广泛的应用，如自动驾驶、工业自动化、安防监控等。然而，对于机器视觉是软件还是建模的讨论至今尚未有定论。
机器视觉的算法开发通常涉及两个主要方面：软件开发和建模。软件开发是指用特定的编程语言和软件工具编写代码，实现图像处理和分析的功能。这包括处理图像的输入、处理方法的选择、结果的输出等。软件开发是机器视觉中必不可少的一部分，它为机器视觉提供了实现功能的基础。
另一方面，建模是指通过构建数学模型来描述和分析视觉系统的工作过程。这些模型可以基于数学、物理、统计学等原理，在其中构建特征提取和分类等功能。建模可以更深入地理解视觉系统中的各种过程，并提供更高级别的图像处理和分析特性。
虽然软件开发和建模是机器视觉中不可分割的两个方面，但目前没有一种观点可以完全统一机器视觉是软件还是建模。事实上，根据不同的应用和需求，机器视觉系统可能会更加倾向于其中一种方法。
对于简单的机器视觉应用，如目标追踪或边缘检测，软件开发可能是更常见和有效的方法。这是因为这些应用通常需要快速、实时的响应，并且软件开发可以直接编写代码以满足这些要求。
但对于复杂的机器视觉任务，如物体识别、图像分割或三维重建等，建模往往更为关键。在这些情况下，构建准确的数学模型可以更好地捕捉图像的特征，并提供更高质量的分析和结果。
在实际应用中，通常会将软件开发和建模相结合，以充分利用两者的优势。通过编写高效的软件代码，可以使机器视觉系统更快地运行，并具备更好的实时性能。同时，借助良好的建模和算法设计，可以提供更准确、稳定和灵活的图像分析功能。
综上所述，机器视觉不仅仅是软件或建模，而是两者的有机结合。软件开发提供了开发和实现机器视觉功能的基础，而建模则在更深入、高级别的分析中发挥着关键的作用。因此，在设计机器视觉系统时，需要综合考虑两者，以达到更好的性能和效果。
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