AI 计算机视觉和图像处理是处理视觉数据的不同但相关的领域。图像处理侧重于操纵图像以提高质量、提取细节或转换数据。它使用直接应用于像素值的数学运算——例如调整亮度、应用滤镜或压缩图像。例如，边缘检测算法（例如 Sobel 或 Canny）通过分析强度梯度来识别图像中的边界。这些技术是基于规则且具有确定性的，这意味着相同的输入总是产生相同的输出。这里通常使用 OpenCV 或 MATLAB 的 Image Processing Toolbox 等工具。
另一方面，AI 计算机视觉旨在使机器能够在更高层次上解释视觉数据，类似于人类的理解。它依赖于机器学习模型，特别是深度学习，来识别模式、对象或场景。例如，在标记数据集上训练的卷积神经网络 (CNN) 可以对图像进行分类（例如，识别猫与狗）或实时检测对象（例如，自动驾驶汽车发现行人）。与图像处理不同，计算机视觉系统从数据中学习并做出概率决策。TensorFlow、PyTorch 等框架或预训练模型（例如，ResNet、YOLO）是此处常用的工具。
它们之间的主要区别在于它们的目标和方法。图像处理修改原始像素数据以获得特定的技术结果（例如，降噪），而计算机视觉提取语义含义（例如，“此图像包含停车标志”）。然而，它们经常协同工作：图像处理可能会在计算机视觉模型分析图像之前增强图像（例如，对比度调整）。例如，在医学成像中，降噪（图像处理）可能会先于肿瘤检测（计算机视觉）。开发人员应根据任务是需要低级像素操作还是高级解释来在两者之间进行选择。