既是输入设备又是输出设备的是什么?

显示器和绘图仪属于输出设备；光盘属于存储设备；磁盘读出数据时是输入设备，写入数据时是输出设备。

在电脑中既是输入设备又是输出设备的是磁盘驱动器，既能将存储在磁盘上的信息读进内存中，又能将内存中的信息写到磁盘上。磁盘驱动器（Disk Driver）又可以称为磁盘机，是以磁盘作为记录信息媒体的存储装置。磁盘驱动器读取磁盘中的数据，传递给处理器。

既可用作输入设备，也可用作输出设备。输入设备是向计算机输入数据和信息的设备，是计算机与用户或其他设备之间的桥梁，是用户与计算机系统进行信息交换的主要设备之一。输入设备的任务是向计算机传输数据、指令和一些标志信息。键盘、鼠标、照相机、扫描仪、光笔、手写板、操纵杆、语音输入设备等。

磁盘驱动器既可读盘，又能将数据写人，因此既可算做输人设备，又可看成输出设备。键盘是电脑主要的输人设备，可以用来接收使用者的指令和外界的资料等。显示器是电脑最主要的输出设备，可以将电脑处理后的结果如文字或影像显示出来。A、C、D三项均功能单一，只有B项既可以作输入设备又可以作输出设备。

机器视觉学什么语言_机器人视觉要学什么软件

1、机器视觉开发语言 目前，可用于开发机器视觉系统的计算机语言包括C、C#、JAVA、PYTHON等，甚至PHP和JAVASCRIPT等也能实现相关功能。 机器视觉与图像处理库 机器视觉领域常用的图像处理库众多，开源且免费，如著名的OpenCV，支持C、JAVA、PYTHON等多种语言。

2、编程语言技能：掌握至少一种编程语言是基础技能，对于实现机器视觉算法至关重要。 算法工具学习：学习如Halcon等数字图像处理工具，这些工具能够有效解决机器视觉领域内的许多问题，并且对于从业者的薪资待遇也有显著提升。

3、目前可以开发机器视觉的相关计算机语言有C，C#，JAVA，PYTHON等，甚至简单的PHP和JAVASCRIPT也可以开发相关的功能。

机器视觉技术的应用现状

1、机器视觉技术的发展现状和趋势可以总结为以下几个方面： 算法优化与深度学习：深度学习算法的广泛应用已经改变了机器视觉技术的研究和应用模式。特别是在目标检测、图像分类和图像分割等领域，深度神经网络的优化极大地提升了系统的性能。

2、机器视觉行业正处于快速发展阶段，并展现出广阔的市场前景。随着工业自动化的推进和智能制造的兴起，机器视觉技术在各个领域的应用日益广泛。目前，该行业已形成了完整的产业链，包括上游的相机、镜头、光源等核心部件制造，中游的机器视觉系统集成，以及下游的各行业应用领域。

3、机器视觉市场增长趋势显著 2021年，得益于物流仓储和新能源行业的快速发展，相关企业的扩产需求显著提升，视觉检测产品市场需求增长显著。据GGII数据显示，2021年中国机器视觉市场规模达到1316亿元（未包含自动化集成设备规模），同比增长479%。

机器视觉系统的典型结构

1、一个典型的机器视觉组成包括如下：光源、镜头（定焦镜头、变倍镜头、远心镜头、显微镜头）、 相机（包括CCD相机和COMS相机）、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。

2、机器视觉系统的框架主要分为以下几种：基于规则的框架、基于特征的框架、基于模型的框架和基于深度学习的框架。 基于规则的框架：这种框架通常根据预设的规则和阈值来处理图像。例如，在简单的物体检测任务中，可以通过设定像素强度或颜色的阈值来识别物体。

3、光源：在机器视觉系统中，光源扮演着至关重要的角色。它负责提供必要的光照，以便摄像头能够捕捉到清晰的图像。根据不同的应用场景，可以选择不同类型的光源，如LED环形光源、背光源、条形光源等。 工业镜头：工业镜头负责收集来自光源的光线，并将其聚焦到摄像头的传感器上。

4、工业机器人的视觉系统是一个复杂的装置，它由多个关键部分构成，以确保机器人能够准确地进行操作。以下是工业机器人视觉系统的典型组成部分： 照明系统：提供合适的光线照射被观察的物体，确保图像清晰，便于后续处理。 镜头：负责收集被照明物体的图像，并将其聚焦在摄像机传感器上。

5、一个典型的机器视觉系统包括以下三大块：照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。