图像处理是做什么的？
你手机拍照后，自动把照片调亮、去噪、美颜，这些操作背后就是图像处理在起作用。它关注的是如何对一张图片本身进行加工，比如增强对比度、调整颜色、模糊、锐化、裁剪等。说白了，输入是一张图，输出也是一张图，只是这张图看起来更好看了或者更适合后续使用。
常见的图像处理技术包括直方图均衡化、边缘检测（比如Sobel算子）、高斯滤波去噪等。它们不关心图里有什么物体，只关心像素之间的数学关系。
<?php
// 示例：用PHP简单实现灰度化（伪代码）
$pixel = imagecolorat($img, $x, $y);
$r = ($pixel >> 16) & 0xFF;
$g = ($pixel >> 8) & 0xFF;
$b = $pixel & 0xFF;
$gray = (int)(0.3 * $r + 0.59 * $g + 0.11 * $b);
$newColor = imagecolorallocate($img, $gray, $gray, $gray);
imagesetpixel($img, $x, $y, $newColor);
?>计算机视觉又是什么？
当你刷脸进小区门禁，系统能认出你是住户；或者你在淘宝上传一张衣服照片，平台返回一堆相似款，这就是计算机视觉在干活。它的目标不是美化图片，而是让机器“看懂”图像内容，理解里面有什么、在哪、在干什么。
计算机视觉的任务包括人脸识别、目标检测、图像分类、姿态估计、三维重建等。它更像人的视觉系统，输入一张图，输出的是信息或决策，比如“这是猫”、“前方3米有行人”、“车牌号是京A12345”。
举个生活中的例子
假设你拍了一张餐厅菜单的照片：
如果用图像处理，可能是把照片变清晰、矫正倾斜、提高文字对比度——让字更容易看清。
而用计算机视觉，则是识别出照片里的文字内容，翻译成英文，甚至告诉你哪些菜是推荐菜——这已经是在“理解”图像了。
两者的关系就像修图和读图
图像处理更像是“修图师”，专注把画面本身弄得更干净、更标准；计算机视觉则像“阅读者”，从图中提取语义信息。很多情况下，图像处理是计算机视觉的前一步——先把图处理干净，再交给视觉模型去识别，效果会更好。
比如自动驾驶摄像头拍到的画面可能模糊或有雨滴痕迹，先做图像去雾、去雨处理，再进行车辆、行人检测，识别准确率就会提升。
反过来，计算机视觉的发展也推动了图像处理的进步。比如基于深度学习的超分辨率技术，既能归类为图像增强（处理），也依赖于对图像内容的理解（视觉）。
技术侧重点不同
图像处理更多依赖信号处理理论，比如傅里叶变换、卷积滤波、形态学操作，数学基础偏传统。
计算机视觉则大量使用机器学习、深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、YOLO、Transformer等，强调从数据中学习特征和规律。
虽然都跟图像打交道，但一个重“像素操作”，一个重“语义理解”。一个是“让图更好看”，一个是“让图能说话”。