图像处理和计算机视觉是密切相关的领域，它们在技术和目标上有所重叠，但在范围上有所不同。图像处理侧重于操作图像以提高质量、提取细节或转换数据——例如调整对比度或降噪。计算机视觉 (CV) 则利用这些经过处理的图像来获得更高级的理解，例如识别物体或解释场景。可以将图像处理视为准备原始材料（图像），将计算机视觉视为分析这些材料以做出决策。例如，在一个计算机视觉系统检测照片中的人脸之前，它可能首先应用图像处理步骤，例如锐化边缘或归一化光照。
图像处理在像素层面进行操作，而计算机视觉则处理语义特征。图像处理技术，例如用于降噪的高斯模糊或用于调整对比度的直方图均衡化，直接修改像素值。这些步骤通常是计算机视觉任务的先决条件。例如，Canny 或 Sobel 滤波器（图像处理）等边缘检测算法可以突出图像中的边界，计算机视觉系统随后可以利用这些边界来识别形状或跟踪物体。区别在于目的：图像处理旨在增强或转换图像，而计算机视觉则旨在从中提取意义。开发者可能会在使用 YOLO 模型（计算机视觉）进行对象检测之前，先使用 OpenCV 的图像滤波功能（处理）。
实际应用通常结合两者。在医学影像中，图像处理算法可以锐化 MRI 扫描或去除伪影，从而使计算机视觉模型能够更准确地分割肿瘤。自动驾驶汽车使用图像处理来校正镜头畸变或调整实时摄像头图像的曝光；然后计算机视觉算法从处理后的数据中识别行人或交通标志。即使是像二维码扫描这样的基本任务也依赖于这种相互作用：图像处理校正透视畸变并对图像进行二值化，而计算机视觉则将图案解码为有意义的数据。理解这两个领域有助于开发者设计高效的处理流程，因为早期优化图像质量可以显著提高下游计算机视觉任务的准确性。