计算机视觉与自然语言处理在研究对象、应用领域、核心技术及数据形式上存在显著差异。一、研究对象不同计算机视觉聚焦于图像和视频数据的自动化理解，通过分析颜色、纹理、形状等视觉特征，识别、分类、跟踪和解释物体、场景及事件。其核心是将视觉信息转化为计算机可处理的数字形式，涉及图像处理、模式识别、机器学习等领域。而自然语言处理主要针对文本和语音数据，模拟人类语言理解和生成能力，实现文本分类、翻译、情感分析、信息抽取等任务。其研究对象为语言符号系统及语义知识，需解析语法、语义、语境等语言规则。二、应用领域各异计算机视觉在医疗领域用于医学图像分析、疾病诊断（如肿瘤检测）；在安防领域实现人脸识别、行为分析；在自动驾驶中通过视觉系统感知环境；在增强现实/虚拟现实中结合虚拟技术提供逼真体验；还可用于艺术创作，如图像风格转换、生成艺术作品。自然语言处理则广泛应用于搜索引擎与语音助手，实现智能搜索和语音交互；在金融领域进行舆情分析、风险评估；在教育领域自动批改试卷、评估作文；在智能客服中通过自然对话解决问题；在机器翻译领域支持跨语言交流。三、核心技术有别计算机视觉的核心技术包括卷积神经网络（CNN），模拟人脑神经元连接，从图像数据中学习特征；图像分割技术，将图像划分为不同区域，用于医学图像分析等；目标跟踪，定位并识别图像中的多个目标。自然语言处理的核心技术有循环神经网络（RNN），处理序列数据，适用于语言建模；Transformer模型，通过自注意力机制处理复杂语言结构，显著提升翻译和文本生成性能；词嵌入（Word Embedding），将词汇转化为数值向量，捕捉语义关系。四、数据形式差异计算机视觉的数据以图片和视频形式存在，包含像素点的二维或三维数组，需通过图像传感器获取，处理时需进行预处理和特征提取。自然语言处理的数据以文本形式存在，由语言符号和标点符号组成字符串，可通过文本编辑器或语音识别软件获取，处理时需整体分析语义，进行分类、聚类或生成操作。