Los sistemas de procesamiento de imágenes explotan la información de la imagen para un propósito determinado por la aplicación en cuestión. La implementación de sistemas de procesamiento de imágenes en un contexto de Internet de las cosas (IoT) es un desafío debido a la cantidad de datos en un sistema de procesamiento de imágenes, lo que afecta a las tres principales restricciones de nodos: memoria, latencia y energía. Un método para abordar estos desafíos es la partición de tareas entre el nodo IoT y un servidor. En este trabajo, presentamos un análisis detallado de cómo el tamaño de la imagen de entrada y su contenido dentro de los sistemas de procesamiento de imágenes convencionales afectan la decisión sobre dónde deben implementarse las tareas, con respecto a la energía y la latencia del nodo. Nos enfocamos en explicar cómo las características de la imagen se transfieren a través del sistema hasta influir finalmente en las decisiones de partición. Nuestros resultados muestran que el tamaño de la imagen afecta significativamente la eficiencia de las configuraciones de descarga del nodo. Esto se debe principalmente al costo dominante de la comunicación sobre el procesamiento a medida que aumenta el tamaño de la imagen. Además, observamos que el contenido de la imagen tiene efectos limitados en el análisis de descarga del nodo.