视觉信息是指以可以通过视觉感知形式捕获、处理或表示的数据。这包括数字图像、视频、图表以及任何由像素、颜色、形状或模式组成的图形内容。从根本上讲，视觉信息被构建为一个像素（图片元素）网格，其中每个像素都包含代表颜色和亮度的值。例如，JPEG 图像文件存储这些像素值以及分辨率和压缩设置等元数据。开发人员通常通过库（例如 OpenCV）或 API 处理视觉数据，以便在屏幕、传感器或摄像机上操作图像、提取特征或渲染图形。
从技术上讲，视觉数据由分辨率（像素尺寸）、色深（每像素位数）以及 RGB（红、绿、蓝）或 HSV（色调、饱和度、值）等颜色模型属性定义。这些属性决定了细节和颜色如何渲染。例如，开发人员可以通过平均颜色通道将 RGB 图像转换为灰度，或者应用边缘检测算法来识别对象边界。应用范围从调整图像大小等简单任务到用于对象识别的复杂机器学习模型。例如，医学成像系统使用来自 X 射线或 MRI 的视觉数据，通过专门的算法处理以突出异常。视频流平台使用压缩技术（例如 H.264）优化视觉数据，以平衡质量和带宽。
处理视觉信息会带来挑战。4K 视频等大型数据集需要高效的存储和处理，通常利用 GPU 进行并行计算。噪声、光照变化或低分辨率输入会降低算法性能，需要去噪或对比度调整等预处理步骤。伦理考虑也随之而来，例如确保人脸识别系统的隐私，或避免计算机视觉模型训练数据中的偏见。开发人员必须选择合适的工具——例如用于训练 CNN（卷积神经网络）的 TensorFlow 或用于基本操作的 PIL（Python 图像库）——同时权衡速度、准确性和资源使用。理解这些因素可确保在增强现实、自动驾驶汽车或用户界面设计等应用中对视觉数据进行稳健处理。