图像处理和计算机视觉是相关但不同的领域，专注于分析和解释视觉数据。图像处理涉及处理图像以提高质量、提取信息或转换其结构。计算机视觉在此基础上发展，旨在理解和解释视觉内容，使机器能够根据视觉输入做出决策。两者都广泛应用于医学影像、自动驾驶汽车和增强现实等应用中，但它们处理的是使用视觉数据的不同阶段。
图像处理通常处理像素级别的操作。技术包括滤波（例如，模糊或锐化）、降噪、边缘检测和颜色校正。 例如，调整 X 射线图像的对比度以突出显示骨折，或者应用高斯模糊以减少照片中的传感器噪声都是图像处理任务。 像 OpenCV 或 Python 的 PIL 库这样的工具为这些操作提供了函数。 目标通常是为进一步分析准备原始图像、提高视觉质量或隔离特定特征。 它是许多计算机视觉工作流程的基础步骤，因为干净、结构化的数据对于准确的解释至关重要。
计算机视觉侧重于更高层次的解释。 它使用算法来识别处理后的图像中的模式、对象或场景。 例如，面部识别系统检测图像中的面部，对其进行分类，并将其与数据库进行匹配。 卷积神经网络 (CNN) 等技术支持对象检测（例如，识别自动驾驶汽车录像中的行人）或语义分割（将图像中的每个像素标记为“道路”或“天空”）等任务。 TensorFlow 或 PyTorch 等库通常用于实现这些模型。 虽然图像处理会修改数据，但计算机视觉试图从中推导出含义，通常需要上下文和机器学习模型来理解视觉输入。
总之，这些领域形成了一个管道：图像处理准备数据，计算机视觉分析数据。 例如，医学成像系统可以首先增强 MRI 扫描（图像处理），然后使用视觉模型来定位肿瘤（计算机视觉）。 开发人员通常会结合使用来自这两个领域的工具 - 使用 OpenCV 进行预处理，使用深度学习框架进行推理。 了解它们之间的相互作用是构建依赖视觉数据的系统的关键，因为每个系统都在将像素转换为可操作的见解方面面临着独特的挑战。