计算机图像与视觉是一门 研究计算机如何从图像或视频中获取高级理解的科学。它涉及多个学科和技术，包括计算机科学、人工智能、模式识别、图像处理等。计算机视觉的目标是让计算机能够像人类一样“看懂”图像和视频，具备类似于人类视觉的能力，包括识别、检测、跟踪、理解图像中的物体、场景、动作和事件等。
具体来说，计算机视觉包括以下几个主要方面：
图像处理：
对图像进行预处理、增强、分割、特征提取等操作，以提高图像的质量和准确性。
特征提取：
从图像中提取出有用的特征，如边缘、角点、纹理等，以描述图像的内容和结构。
模式识别：
通过算法和模型识别图像中的物体和场景。
物体检测和跟踪：
在图像或视频中自动检测、识别和跟踪物体。
场景理解：
理解图像或视频中的背景、物体及其属性、空间排列等。
深度学习：
利用深度神经网络进行图像和视频的分析与理解。
计算机视觉的应用非常广泛，包括自动驾驶汽车、医疗诊断、安防监控、机器人视觉、虚拟现实、增强现实等领域。通过计算机视觉技术，计算机可以对图像和视频进行自动化的分析和处理，从而实现更加智能和高效的信息获取和利用。