图像识别技术从传统方法过渡到深度学习的过程，体现了技术进步和计算能力提升的影响。在早期，图像识别主要依赖于手工特征构建的传统数字图像处理方法。这些方法通常涉及复杂的特征设计和优化技术，以期在计算资源有限的情况下获得较好的识别效果。

然而，随着卷积神经网络的发展以及计算机视觉方向的进步，深度学习方法逐渐崭露头角。深度学习图像识别技术基于机器学习和深度神经网络，能够自动学习和识别图像中的特征，从而实现自动分类、检索、识别等任务。相比于传统方法，深度学习在精度和实时性方面表现出了显著的优势。

尽管如此，我们并不能忽视传统计算机视觉技术的价值。尽管深度学习推动了数字图像处理领域的极限，但传统计算机视觉技术在某些场景下仍然具有其独特的优势。例如，在一些对实时性要求极高或者计算资源受限的应用中，传统的图像处理方法可能仍然具有其不可替代的地位。