在当前的人工智能和机器学习行业中，“图像识别”和“计算机视觉”是热门的两个趋势。这两个领域都涉及识别视觉特征，这是为什么大多数时候这些术语经常互换使用的原因。尽管有一些相似之处，但计算机视觉和图像识别都代表不同的技术、概念和应用。

在本文中，我们将通过深入研究计算机视觉和图像识别的差异、相似之处和所用方法，对它们进行比较。让我们开始吧。 

什么是图像识别？

图像识别是现代人工智能的一个分支，它允许计算机识别或辨别数字图像中的图案或对象。图像识别使计算机能够识别任何图像中的对象、人物、地点和文本。 

使用图像识别的主要目的是分析和解释视觉内容以学习有意义的信息，然后根据预定义的标签和类别对图像进行分类。例如，如果正确实施，图像识别算法可以识别和标记图像中的狗。 

图像识别如何工作？

从根本上讲，图像识别算法通常使用机器学习和深度学习模型，通过分析图像中的每个像素来识别物体。图像识别算法会输入尽可能多的带标签的图像，以尝试训练模型识别图像中的物体。 

图像识别过程一般包括以下三个步骤。 

收集和保存数据

D一步是收集并标记带有图像的数据集。例如，一张包含汽车的图像必须标记为“汽车”。通常，数据集越大，结果越好。 

在数据集上训练神经网络

一旦图像被标记，它们将被输入到神经网络中进行图像训练。开发人员通常更喜欢使用卷积神经网络或 CNN 进行图像识别，因为 CNN 模型能够在没有任何额外人工输入的情况下检测特征。 

测试与预测

在数据集上训练模型后，将输入包含未见过的图像的“测试”数据集来验证结果。该模型将利用从测试数据集中学到的知识来预测图像中存在的物体或图案，并尝试识别该物体。 

什么是计算机视觉？

计算机视觉是现代人工智能的一个分支，它允许计算机识别或辨别数字媒体（包括图像和视频）中的图案或对象。计算机视觉模型可以分析图像以识别或分类图像中的对象，并对这些对象做出反应。 

计算机视觉模型的主要目的不仅仅是检测图像中的物体，它还可以与物体互动和反应。例如，在下面的图片中，计算机视觉模型可以识别画面中的物体（踏板车），还可以跟踪画面中物体的移动。 

计算机视觉如何工作？

计算机视觉算法的工作原理与图像识别算法相同，它使用机器学习和深度学习算法通过分析图像中的每个像素来检测图像中的对象。计算机视觉算法的工作原理可以总结为以下步骤。 

数据采集和预处理

D一步是收集足够数量的数据，包括图像、GIF、视频或直播。然后对数据进行预处理，以消除任何噪音或不需要的对象。 

特征提取

然后将训练数据输入计算机视觉模型，以从数据中提取相关特征。然后，该模型检测并定位数据中的对象，并根据预定义的标签或类别对其进行分类。 

语义分割与分析

然后通过为每个像素添加语义标签将图像分割成不同的部分。然后根据任务要求分析和处理数据。 

图像识别与计算机视觉：它们有何不同？

虽然图像识别和计算机视觉都基于识别物体的基本原理，但它们的范围和目标、数据分析水平和所涉及技术有所不同。让我们分别讨论它们。 

范围和目标

图像识别的主要目的是识别和分类图像中的对象或图案。主要目标是检测或识别图像中的对象。另一方面，计算机视觉旨在分析、识别或辨别数字媒体（包括图像和视频）中的图案或对象。主要目标不仅是检测画面中的对象，还要对其做出反应。  

分析水平

图像识别和数据分析之间显著的区别在于分析水平。在图像识别中，模型只关注检测图像中的物体或图案。另一方面，计算机视觉模型不仅旨在检测物体，而且还试图理解图像的内容并识别空间布局。 

例如，在上图中，图像识别模型可能仅分析图像以检测画面中的球、球棒和儿童。而计算机视觉模型可能会分析画面以确定球是否击中球棒、是否击中儿童，或者是否完全没有击中它们。 

复杂

图像识别算法通常比计算机视觉算法更简单。这是因为图像识别通常用于识别图像中的简单对象，因此它们依赖于深度学习和卷积神经网络 (CNN) 等技术来提取特征。 

计算机视觉模型通常更复杂，因为它们不仅在图像中检测物体并对其做出反应，还在视频和直播中检测物体并对其做出反应。计算机视觉模型通常是图像识别、深度学习、模式识别、语义分割等技术的组合。 

图像识别与计算机视觉：它们相似吗？

尽管图像识别和计算机视觉存在差异，但它们也有一些相似之处，可以肯定地说，图像识别是计算机视觉的一个子集。必须了解的是，这两个领域都严重依赖机器学习技术，它们使用在标记数据集上训练的现有模型来识别和检测图像或视频中的对象。 

总而言之，图像识别用于识别和检测图像中的对象的特定任务。计算机视觉使图像识别更进一步，并解释框架内的视觉数据。