计算机视觉是人工智能领域的一个分支，它使机器能够解释和理解图像或视频等视觉数据。其核心在于通过使用算法处理、分析和从基于像素的输入中提取有意义的信息，从而复制人类的视觉感知能力。计算机视觉的核心任务包括对象检测、图像分类、分割和运动分析。例如，一个系统可以在照片中识别一只猫，跟踪视频中汽车的运动，或者测量 3D 扫描中对象之间的距离。这些能力由从传统图像处理（边缘检测、滤镜）到现代深度学习模型的各种技术驱动。
计算机视觉的一个关键技术组成部分是卷积神经网络 (CNN)，它被设计用来处理像素等网格状数据。CNN 使用层级结构来分层检测模式——从边缘和纹理开始，然后是形状，最终是复杂的对象。像 OpenCV 这样的框架以及 TensorFlow 或 PyTorch 这样的库提供了实现这些模型的工具。例如，开发者可以使用像 ResNet 这样预训练的 CNN 来分类医学图像，并对其进行微调以执行肿瘤检测等特定任务。另一个例子是实时应用：自动驾驶汽车结合对象检测（YOLO 或 Faster R-CNN）和传感器数据，使用计算机视觉流水线来安全导航。在制造业中，配有视觉算法的摄像头用于检测装配线上的产品缺陷，从而减少人工监督。
计算机视觉面临的挑战包括处理图像中光照、视角或遮挡的变化。解决方案通常涉及数据增强（在训练数据中旋转、裁剪或调整亮度）或使用合成数据集来提高模型鲁棒性。新兴领域包括将视觉与其他模态结合，例如使用自然语言处理进行图像描述，或整合 LiDAR 进行深度感知。对于开发者而言，实际实现需要在模型准确性和计算效率之间取得平衡——使用量化等技术优化模型，使其适用于边缘设备（如无人机或智能手机）。通过理解这些原理和工具，开发者可以构建自动化视觉任务、增强用户体验或解决特定行业问题的系统。