这些年来，毕竟对于我的工作中的任何特定部分，我都很难分辨它是否与计算机视觉有关，还是与图像处理有关。我只是看不到界线-在工作，学习和研究时，我会同时阅读包含两个关键字的参考资料。
所以，我对计算机视觉和图像处理领域的定义感兴趣，重点放在各个领域的比较（差异和重叠）上。处理/利用：
（单独（或主要））计算机视觉工具和想法
（单独或主要）图像处理工具和想法
工具和工具的组合来自两个领域的想法
特别注意使它们成为一个而不是另一个的原因，或者使两者兼而有之的原因。 “界线”可能不像这个问题所要求的那么明确，但是我希望您理解这个问题的重点不是设计一个简单的决策规则来对我的工作进行分类，而是更好地了解这些领域的重点和目标。另外，即使我没有明确要求，也欢迎提供任何其他带有我的问题音调的信息。
#1 楼
我相信Gonzalez和Woods有足够的能力来依靠他们的意见：作者之间没有就图像处理的停止以及图像分析和计算机视觉等其他相关领域达成共识。 ，开始。有时，通过将图像处理定义为一个学科，其中过程的输入和输出都是图像，就可以区分。我们认为这是一个有限的，有些人为的边界。例如，在此定义下，即使是计算图像平均强度（产生单个数字）的琐碎任务也不会被视为图像处理操作。另一方面，某些领域，例如计算机视觉，其最终目标是使用计算机来模仿人类视觉，包括学习以及能够进行推理并根据视觉输入采取行动。该区域本身是人工智能（AI）的一个分支，其目的是模仿人类的智能。就发展而言，人工智能领域正处于起步初期，其进展比最初预期的要慢得多。图像分析（也称为图像理解）领域介于图像处理和计算机视觉之间。
所以我要说，主要的区别在于目标，而不是方法。例如，如果目标是增强图像以供人类以后使用，则可以将其称为图像处理。而且，如果目标是模仿人类视觉（无论是物体识别，缺陷检测还是自动驾驶），那么它就更接近于计算机视觉。但是请注意，通过定义模拟人类视觉还可能需要图像增强，因此在大多数实际情况下，计算机视觉都依赖于图像处理。
图像理解（特征提取）在纯图像处理和计算机视觉中都可以同等使用。
评论
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好..
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–太空
2012年6月22日15:50
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非常好的答案。只是参考资料和经验解释的完美比例。谢谢
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–佩内洛普
2012年6月22日在20:03
#2 楼
以我的理解，图像处理的目的是获得（以某种方式转换）图像。计算机视觉的目的是找出有关图像中事物的一些信息（例如图像中的人高兴还是难过，图像中有多少辆汽车以及它们以哪种方式行驶）。（或大部分）计算机视觉工具和想法/>
（或大部分）图像处理工具和想法
例如Adobe Photoshop：它可以拍摄图像并将其转换为苗条的人的图像更好的皮肤。但是，它“不”知道图像中描绘的对象的任何信息。
评论
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让我举一个例子：我目前正在研究基于内容的图像检索。大多数人坚持认为这是图像处理。我不确定它是否适合您的答案（不是说这是一个不好的答案，只是想知道）
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–佩内洛普
2012年6月22日7:07
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一个指标是：您的任务结果是图像（IP）还是其他某种数据结构（CV）。在CBIR中，结果是其他一些数据结构（例如图像之间的相似性度量），所以我想说这是计算机视觉。维基百科说它也是计算机视觉。
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– Niki Estner
2012年6月22日7:48
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在那儿，我自己做了一些谷歌搜索，并找到了这篇概述文章，并引用：“在这些系统中，图像处理算法（通常是自动的）用于提取代表图像属性的特征向量。例如颜色，纹理和形状。”文章对我来说看起来很扎实...
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–佩内洛普
2012年6月22日在8:33
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是的，每个计算机视觉系统都使用图像处理算法。
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– Niki Estner
2012年6月22日9:31
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我不同意您的回答和/或解释中的任何特定要点...只是不...适合我所想的那样。但是，这引起了讨论，这适得其反。所以，我只是希望这个问题能有其他贡献，希望能给出不同/更清晰的观点;）
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–佩内洛普
2012年6月22日9:57
评论
那么“机器视觉”呢？您认为它是“计算机视觉”的同义词吗？@uvts_cvs说实话，我从来没有教过“机器视觉”……也许可能有“专门用于执行某些计算机视觉任务的机器（具有嵌入式系统）”的含义，例如我读过一次有关能够识别车牌的相机的信息。但是话又说回来，我可能对这个错误：)