图像处理和计算机视觉的区别

图像处理（Image Processing）和计算机视觉（Computer Vision）都是人工智能领域中非常重要的分支。两者都是关注图像的获取、处理、分析和理解，但是在具体应用中有着不同的重点。下面我们分别对两者进行介绍。

图像处理

图像处理是通过对图像进行数字化，采用数字信号处理技术，对图像进行预处理、增强、压缩、复原等操作，以达到对图像的最优化处理。图像处理一般关注的是如何将从传感器中读取的原始数据转换为便于人们观察和分析的数字图像，包括去噪、锐化、增强和纠正图像等，目的是为了更好地提取出图像中的特定信息，包括线条、轮廓、形状、颜色、细节等等。常见的图像处理应用包括数字图像处理、图像压缩、数字媒体处理、医学影像处理等等。

计算机视觉

计算机视觉是研究如何使计算机理解视觉图像的一门学科。它旨在通过计算机算法，对图像、视频、深度数据等感知输入进行分析、理解和处理，从而实现对场景中物体、人脸、动作、运动等各种特征的识别、跟踪、分类、分割、检测等问题。计算机视觉领域涉及的诸多基本技术包括特征提取和描述、目标检测和跟踪、立体视觉和三维重建、视频分析和处理等等。计算机视觉可应用于图像搜索、无人驾驶、智能安防、计算机辅助诊断等多个领域。

两者的区别

综上所述，图像处理侧重于针对图像进行变换、修正和优化，目的在于得到更加优质、清晰的图像；而计算机视觉则侧重于让计算机“看”懂图像中的特征，理解图像背后的含义，并进行自动化处理和决策。图像处理主要应用于各种领域的数字图像处理，如医学影像、数字图像媒体等；计算机视觉则广泛应用于机器人、无人驾驶、人机交互和智能安防等领域。

总之，虽然两者都关注图像处理和分析，但是侧重点不同，有着明显的应用场景和区别。