计算机视觉和计算机图形学是两个紧密相连但各具特色的学科，它们都涉及图像和视觉信息的处理，但关注的焦点和应用领域不同。
计算机图形学主要研究如何在计算机中表示图形，以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。具体研究内容包括：
图形的构造方式：
从数据得到图像，给定关于景象结构、表面反射特性、光源配置及相机模型的信息，生成图像。
图形的创造和渲染：
创建视觉内容，模拟现实世界中的场景或设计虚拟世界。应用领域包括游戏开发、电影特效、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和工程设计（如CAD）。
物理模拟：
如流体动力学模拟、粒子系统模拟等。
图形标准与交互技术：
研究图形的输入、输出和处理的标准和接口。
计算机视觉则是研究如何使机器像人眼一样去看和识别图形或视频，即从图像或多维数据中“感知”的科学。其研究目标包括：
图像的深层理解：
从图像中提取深层次的语义内容，赋予计算机理解视觉世界的能力。这包括景象的三维结构、运动检测、物体识别等。
图像处理：
包括图像的获取、预处理、增强等。
机器学习与深度学习：
利用监督学习、无监督学习和强化学习等算法，以及深度学习模型（如卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN）来处理图像数据。
这两个学科虽然都涉及图像处理，但计算机图形学更注重图像的生成和渲染，追求真实感的视觉效果；而计算机视觉则更关注从图像中提取有意义的信息，使计算机能够“看懂”图像。
建议在学习时，可以分别深入这两个学科的核心课程和理论，然后根据具体应用需求进行跨学科的学习和实践。