图像分割和图像识别是计算机视觉中两个不同的任务，虽然它们都与处理图像相关，但它们的目标和方法有所不同。

  图像分割是指将一幅图像分割成若干个具有相似特征的区域或物体的过程。分割的结果是将图像划分成不同的区域，每个区域表示一个相对独立的物体或背景。图像分割可以用于目标检测、边缘检测、场景理解等任务。常见的图像分割方法有阈值分割、边缘检测、区域生长等。

  而图像识别则是指通过计算机算法来识别并分类图像中的物体或场景。图像识别的目标是从输入的图像中获取信息，然后用预先定义好的类别来标识该物体或场景。图像识别可以用于对象识别、人脸识别、车牌识别等应用。常见的图像识别方法有深度学习中的卷积神经网络（CNN）、特征提取和分类器等。

  总的来说，图像分割更注重将图像分割成不同的区域，而图像识别更注重从图像中获取信息来识别物体或场景。它们在目标和方法上存在一定的差异。然而，图像分割和图像识别也可以相互配合，在图像识别过程中，可以使用图像分割来提取感兴趣的区域或物体，以提高图像识别的准确性和效率。