计算机视觉和人类视觉在处理和解释视觉信息的方式上存在显著差异。计算机视觉依赖于算法和硬件（如相机和传感器）来分析数字图像或视频，而人类视觉是一个生物系统，结合了眼睛、神经通路和大脑。计算机将像素处理为数值数据，应用边缘检测或卷积神经网络 (CNN) 等技术来识别模式。然而，人类通过视网膜中的感光细胞感知光线，大脑使用先验知识和空间推理将形状、颜色和运动进行情境化。例如，计算机可以通过分析像素梯度来检测图像中的猫，而人类则整体地识别它，考虑到诸如起居室或沙发的存在等背景。
一个关键的区别在于适应性和泛化能力。人类视觉擅长从有限的例子中学习并适应新的场景——例如在昏暗的光线下或从不寻常的角度识别朋友。计算机视觉系统通常需要大量的训练数据，并且难以处理数据集中不存在的变体。例如，在白天街道图像上训练的模型可能在雾天条件下失败，除非明确地用类似的数据进行训练。人类还可以整合其他感官（例如，触摸、声音）和先前的经验来消除歧义，而计算机视觉则独立运行，除非与额外的传感器（例如，自动驾驶汽车中的 LiDAR）融合。迁移学习等技术旨在通过将预训练的模型重新用于新任务来弥合这一差距，但它们仍然落后于人类的灵活性。
实际应用突出了互补优势。在重复性任务中，例如在制造生产线上每分钟检查数千种产品，计算机视觉在速度和一致性方面优于人类。它还可以处理超出人类感知的波长，例如红外线或紫外线。相反，人类更擅长处理抽象或主观的任务，例如解释艺术或检测视觉线索中的讽刺意味。混合系统通常会产生最佳结果：医学影像工具会突出潜在的肿瘤，但放射科医生会提供最终诊断。诸如面部识别中的隐私或训练数据中的偏见等伦理考量也强调了计算机视觉缺乏人类判断，需要开发人员进行仔细监督，以符合社会价值观。