计算机视觉是一门 研究如何使机器“看”的科学，它涉及到计算机科学、人工智能和图像处理等多个学科领域。课程内容通常包括计算机视觉的基本概念、原理、算法以及应用，例如图像处理、目标检测、识别与跟踪等。
具体来说，计算机视觉利用计算机和相关设备对生物视觉进行模拟，通过对采集的图片或视频进行处理，实现对相应场景的多维理解。这包括视觉产生的机理和表示、图像分割、目标检测、识别与跟踪等。
学习计算机视觉可以帮助学生掌握核心理论和热点应用，具备设计、实现计算机视觉中经典算法的能力，并培养学生的动手能力和问题解决能力，为将来从事人工智能方向的研究和工作打下良好基础。
课程设置
计算机视觉可以作为专业选修课或基础选修课提供给计算机科学与技术、软件工程、电子商务等专业的学生，并且也适用于信息与计算科学、数学与应用数学、统计学等专业的学生。
学习内容
计算机视觉的学科内容广泛，涉及数学分析、高等代数、解析几何、常微分方程等数学基础，以及信号处理、数据结构与算法、编译原理等计算机科学知识。此外，还需要学习图像处理、机器学习、基础数学与模型等核心知识点。
应用领域
计算机视觉的应用非常广泛，包括图像识别、目标检测、跟踪、测量、图形处理等多个方面。它在许多实际应用场景中发挥着重要作用，例如自动驾驶、视频监控、无人机导航、医学影像分析等。
推荐资源
教材：《计算机视觉》一书，作者为Jain R. 等，机械工业出版社出版。
在线课程：如Coursera、edX等平台提供的计算机视觉相关课程。
讲座：如Shree Nayar教授关于计算机视觉的讲座。
通过学习计算机视觉这门课程，学生可以深入理解机器如何“看”和理解世界，并掌握实现这一目标所需的核心技术和应用方法。