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【张静vinjn的回答(48票)】: 先说区别： Computer Graphics，简称 CG 。输入的是对虚拟场景的描述，通常为多边形数组，而每个多边形由三个顶点组成，每个顶点包括三维坐标、贴图坐标、rgb颜色等。输出的是图像，即二维像素数组。 Computer Vision，简称 CV。输入的是图像或图像序列，通常来自相机、摄像头或视频文件。输出的是对于图像序列对应的真实世界的理解，比如检测人脸、识别车牌。 Digital Image Processing，简称 DIP。输入的是图像，输出的也是图像。Photoshop中对一副图像应用滤镜就是典型的一种图像处理。常见操作有模糊、灰度化、增强对比度等。 再说联系： CG 中也会用到 DIP，现今的三维游戏为了增加表现力都会叠加全屏的后期特效，原理就是 DIP，只是将计算量放在了显卡端。 CV 更是大量依赖 DIP 来打杂活，比如对需要识别的照片进行预处理。 最后还要提到近年来的热点——增强现实（AR），它既需要 CG，又需要 CV，当然也不会漏掉 DIP。它用 DIP 进行预处理，用 CV 进行跟踪物体的识别与姿态获取，用 CG 进行虚拟三维物体的叠加。 【刘留的回答(33票)】: Computer Graphics和Computer Vision是同一过程的两个方向。Computer Graphics将抽象的语义信息转化成图像，Computer Vision从图像中提取抽象的语义信息。Image Processing探索的是从一个图像或者一组图像之间的互相转化和关系，与语义信息无关。 【李土的回答(5票)】: 关于 @刘留 “Computer Graphics和Computer Vision是同一过程的两个方向。”有个经典的说法： X表示真实世界，真实世界经过一个变换F，得到它的一副图像Y，也就是Y=F(X)。F包含了物体对光的反射和相机、人眼对光的感知。 图形学就是一个模拟F的过程，给定一个物体X，研究出最好的F使得F(X)像真的一样。难点在于F非常复杂，且模拟起来计算量很大。 计算机视觉就是一个寻找F^(-1)的过程，有了F^(-1)，给我一个图像Y，我的计算机就能理解出X。难点在于，F^(-1)更加复杂，而且二位图像中无法保留三维世界的全部信息（好比说F不是单射），因此是一个所谓不适定问题（ill-posed problem）。 【徐振震的回答(3票)】: 举例来说：iPhone5S的指纹识别 1. 图像处理：首先采集图像，对图像进行预处理（如灰度化、平滑、增强等） 2. 图像分割：将指纹线从图像中分割出来（注意这时还是数字图像） 3. 计算机视觉：将分割出来的指纹转换为语义信息（如几何信息 【角点、曲线等】，统计信息） 4. 计算机图形学：将几何信息通过计算机绘图绘制出来，即我们看到的显示在手机中的指纹线。 
--通常1和2都被称为图像处理。 PS：向土豪金致敬哈哈 【胡知知的回答(1票)】: 计算机视觉(Computer Vision)，计算机图形学(Computer Graphics)和数字图像(Image Processing) 从学科分类： Computer Science/ Artificial Intelligence/ Computer Vision Computer Science/ Computer Graphics and Visualization Electrical Engineering/ Signal Processing/ Digital Signal Processing/ Digital Image Processing 举例： Computer Vision: 照相机笑脸识别 Computer Graphics: 3D游戏电影制作 Image Processing: PhotoShop 以及App中的各种照片滤镜特效 【RossLi的回答(0票)】: CV是从图中提取信息，CG是把信息用图的方式呈现，IP可以看成CV的底层或基础。 【贾永磊的回答(0票)】: 简单点说吧，1 计算机视觉，里面人工智能的东西更多一些，不仅仅是图像处理的知识，还涵盖了人工智能，机器学习等领域知识；2，计算机图形学，主要涉及图形成像及游戏类开发，如opengl等，还有就是视频渲染等；3，图像处理，这个主要针对图像图像的基本处理，如图像检索或则图像识别，压缩，复原等等操作。以上只是本人字面理解 【王文涛的回答(0票)】: 计算机视觉本质上是模式识别 是人工智能的东西，这方面我不太了解，我更多说说图形学。 计算机图形的主要目的是用计算机生成具有三维真实感的画面，应用举例来说比如皮克斯的三维动画。 图形学要解决的问题主要包括，建模，渲染，以及某些物理模拟。 建模就是用曲面生成现实世界物体的模型，比如三角面片或者四边形网格，或者是用粒子来模拟流水火焰。 渲染是对模型和场景上色的过程，这也是最耗时的一个步奏，基本上渲染可以分为物理真实的（physically based）和NPR（非照片级真实的）两类，physically based 渲染往往需要大量时间，算法有 path tracing; radiosity等等。本质上都是Monte-carlo方法和有限元法在计算机领域的应用。 而游戏里的渲染基本上做不到physically-based 往往是接近这个效果，游戏里的渲染很多采用基于屏幕空间的延迟渲染来实现。 物理模拟也有很多方面，最复杂的当然是流体的模拟，比如火焰，爆炸等等 【周清峰的回答(0票)】: 数字图像处理是另二者的基础和工具，常用于对图像的优化和转换。 计算机图形学是一门将数字模型渲染成现实生活中的影像的学科。 计算机视觉是图形学的一个逆向过程，例如图像识别，更有甚者借助相片还原一个3维场景。 三者的提出有先后，计算机视觉是一门新技术，尚未成熟，并且常需借助机器学习、模式识别、仿生等前沿技术，可谓三者之集大成者。 【zhaoJack的回答(0票)】: 这是个一个层层递进的结构，他们的关系相当于木头，房子，和南京路步行街的关系。 计算机图形研究的是基本的图元, 点，线，三角形。不管多么复杂的图像结构，都是由基本图元构成的，gpu画图的时候也是以三角形为单位渲染。 有了图形就可以构成图像，而对图像做进一步处理，比如建模，仿真，就是所谓的计算机视觉。 【陈喜乐的回答(0票)】: 同意 @刘留 的回答，做一个补充： Computer Graphics 是 3D-->2D Computer Vision 是 2D-->3D Image Processing 是 2D-->2D 其中 Image Processing 算是Computer Vision 的基础。 【王海鹏的回答(0票)】: 貌似，大部分搞计算机图形的，同时精通计算机视觉，反过来却不成立。数字图象处理属于计算机视觉的一个分支而已，不过大部分工作都交给了OpenCV来做啦。 【bombless的回答(4票)】: 计算机图形学和数字图像处理是比较老的技术。计算机视觉要迟几十年才提出。 计算机图形学和数字图像处理的区别在于图形和图像。 图形是矢量的、纯数字式的。图像常常由来自现实世界的信号产生，有时也包括图形。 而图像和图形都是数据的简单堆积，计算机视觉要从图像中整理出一些信息或统计数据，也就是说要对计算机图像作进一步的分析。 以上是它们的区别，下面来说联系： 计算机图形学的研究成果可以用于产生数字图像处理所需要的素材，计算机视觉需要以数字图像处理作为基础。计算机视觉与数字图像处理的这种关系类似于物理学和数学的关系。 ———— 抛砖啦，等更好的完整答案。 原文地址:知乎 |
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