看懂计算机视觉(CV)与计算机图形学(CG)的核心差异与应用场景

一、核心目标：输入与输出的本质区别

计算机视觉（CV）与计算机图形学（CG）的核心差异体现在数据流方向上。CV是“从现实到数字”的过程，其输入为真实世界的图像或视频（如摄像头采集的RGB数据），输出为结构化信息（如物体类别、三维坐标）。典型场景包括人脸识别、自动驾驶中的障碍物检测。例如，OpenCV中的cv2.CascadeClassifier通过训练级联分类器，从输入图像中定位人脸位置，输出边界框坐标。

而CG是“从数字到现实”的过程，其输入为数学模型或算法生成的抽象数据（如顶点坐标、材质参数），输出为逼真的图像或动画。例如，在Unity引擎中，开发者通过编写Shader代码定义光照模型：

// 简单Phong光照模型示例
float3 Lighting(float3 normal, float3 viewDir, float3 lightDir) {
    float3 lightColor = float3(1.0, 1.0, 1.0);
    float diffuse = max(dot(normal, lightDir), 0.0);
    float3 reflection = reflect(-lightDir, normal);
    float specular = pow(max(dot(viewDir, reflection), 0.0), 32.0);
    return lightColor * (diffuse + specular);
}

这段代码通过输入法线、视角方向和光照方向，输出包含漫反射和高光的光照效果，最终渲染为像素值。

二、技术路径：算法与模型的对比

1. 计算机视觉的技术栈

CV的核心技术包括图像预处理、特征提取和模型推理。以目标检测为例，YOLOv5模型通过以下步骤实现：

1. 数据预处理：将输入图像缩放至640x640，并进行归一化。
2. 特征提取：使用CSPDarknet骨干网络提取多尺度特征。
3. 预测头：通过三个分支分别预测类别、边界框和置信度。

其损失函数结合分类损失（Focal Loss）和回归损失（CIoU Loss），优化目标为最小化预测框与真实框的差异。这种端到端的设计使得CV模型能够直接处理非结构化数据。

2. 计算机图形学的技术栈

CG的技术路径则围绕渲染管线展开。以光线追踪为例，其核心算法包括：

1. 光线生成：从相机位置发射射线穿过像素平面。
2. 相交检测：使用BVH（层次包围盒）加速结构判断射线与场景中三角形的交点。
3. 着色计算：根据材质属性（如BRDF模型）和光照信息计算颜色。

在实时渲染中，开发者需平衡质量与性能。例如，Unity的URP管线通过前向渲染（Forward Rendering）优化多光源处理，而延迟渲染（Deferred Rendering）则将几何信息存储在G-Buffer中，后续通过屏幕空间操作计算光照。

三、典型应用场景对比

1. 计算机视觉的落地场景

• 工业质检：通过ResNet50模型检测产品表面缺陷，输入为生产线摄像头采集的图像，输出为缺陷类型和位置。
• 医疗影像分析：U-Net模型用于分割CT图像中的肿瘤区域，辅助医生诊断。
• 增强现实（AR）：SLAM算法实时估计相机位姿，将虚拟物体叠加到真实场景中。

2. 计算机图形学的落地场景

• 游戏开发：使用Houdini生成程序化地形，结合PBR（基于物理的渲染）材质实现真实光照。
• 影视动画：Maya中的骨骼绑定和动画曲线编辑，配合Arnold渲染器生成电影级画面。
• 虚拟仿真：Unreal Engine的Niagara粒子系统模拟火焰、烟雾等物理现象。

四、开发者选型建议

1. 数据来源优先：若需处理真实世界数据（如监控视频、医疗影像），选择CV技术栈，并关注模型在目标域的泛化能力。
2. 输出质量优先：若需生成高保真图像或动画（如游戏、影视），选择CG技术栈，并优化渲染管线性能。
3. 跨领域融合：现代应用常结合两者，例如AR中的虚拟物体渲染（CG）需与真实场景对齐（CV），此时需使用SLAM或视觉定位技术。

五、未来趋势：交叉与融合

随着深度学习的发展，CV与CG的边界逐渐模糊。例如：

• 神经渲染：NeRF（神经辐射场）通过MLP网络直接从2D图像合成3D场景，兼具CV的重建能力和CG的渲染能力。
• 可微渲染：将渲染过程纳入神经网络训练，实现端到端的3D重建（如DVR算法）。

开发者应关注这些交叉领域，例如在自动驾驶中结合CV的环境感知与CG的传感器模拟，构建更鲁棒的仿真测试平台。

结语

理解CV与CG的核心差异，不仅有助于技术选型，更能启发创新应用。对于开发者而言，掌握两者技术栈的交叉点（如3D视觉、神经渲染），将在元宇宙、数字孪生等新兴领域占据先机。建议从实际需求出发，优先深耕一个领域，再逐步扩展知识边界。