计算机视觉算法严重依赖于线性代数、微积分和概率。这些算法的核心是将图像作为数值数据（通常表示为像素值的矩阵）进行处理，并应用数学运算来提取模式或特征。例如，图像可以存储为 3D 张量（高度 × 宽度 × 颜色通道），并使用卷积或矩阵乘法等运算来检测边缘、纹理或形状。线性代数是缩放、旋转和平移等变换的基础，这些变换对于图像对齐或目标检测等任务至关重要。矩阵运算也推动了诸如用于降维的主成分分析 (PCA) 或用于压缩图像数据的奇异值分解 (SVD) 等技术。
微积分和优化对于训练卷积神经网络 (CNN) 等模型至关重要。通过偏导数计算的梯度实现了反向传播——调整网络权重以最小化预测误差的过程。例如，在边缘检测中，Sobel 滤波器应用卷积核来近似图像梯度，突出显示强度快速变化的区域。随机梯度下降 (SGD) 等优化算法迭代地调整参数以减少损失函数，例如用于分类任务的交叉熵。即使是非神经网络方法，如光流（跟踪帧之间的像素运动），也依赖于求解从图像强度随时间变化的偏导数中导出的方程组。
概率和统计处理目标识别或分割等任务中的不确定性。贝叶斯网络建模变量之间的关系，例如像素属于特定对象类别的可能性。例如，高斯混合模型 (GMM) 根据颜色分布对像素进行聚类，以分离前景和背景。YOLO (You Only Look Once) 等现代架构使用概率边界框预测和置信度分数来定位对象。此外，非极大值抑制（一种用于消除重叠预测的统计方法）等技术可确保输出干净。即使是基本的图像对比度调整操作，如直方图均衡化，也依赖于重新分配像素强度概率来增强可见性。这些数学基础使算法能够有效地处理嘈杂的真实世界视觉数据。