计算机视觉与图像处理：区别与联系

计算机视觉（Computer Vision）和图像处理（Image Processing）是计算机科学领域中与图像相关的两个重要概念。虽然它们有一些相似之处，但在目标、方法和应用方面存在一些区别。本文将详细介绍计算机视觉和图像处理之间的区别，并提供相应的源代码示例。

1. 目标：
   计算机视觉的主要目标是使计算机能够模拟人类视觉系统，即通过处理和理解图像或视频数据来获取有关图像内容的高级信息。计算机视觉的目标包括对象检测、图像分类、目标跟踪、场景分析等。它涉及到从低级图像处理任务（如边缘检测和滤波）到高级任务（如目标识别和图像理解）的一系列技术。

图像处理的目标是改善或增强图像的质量、提取图像中的有用信息或进行图像重建等。图像处理通常涉及到对图像进行滤波、增强、降噪、分割、压缩等操作，以改变图像的外观或改善图像的质量。

2. 方法：
   计算机视觉使用多种技术和算法来实现对图像的理解和分析。常见的计算机视觉方法包括特征提取、特征匹配、机器学习、深度学习等。例如，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种常用的深度学习技术，经常用于图像分类和目标检测任务。

图像处理更侧重于对图像进行各种数学和统计操作以实现特定的目标。常见的图像处理技术包括滤波、阈值处理、边缘检测、图像重建等。例如，高斯滤波是一种常用的图像处理方法，用于平滑图像并减少噪声。

下面是一个简单的示例代码，演示了计算机视觉和图像处理的一些基本操作：

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