计算机视觉的核心是通过算法来模拟人类的视觉系统，使计算机具备“看见”和“理解”视觉信息的能力。这一过程通常包括以下几个步骤：
图像获取：
首先从摄像头、传感器或文件中获取图像或视频数据。
图像处理：
对图像进行预处理，包括去噪、增强、裁剪等操作，确保图像的质量达到分析标准。
特征提取：
从图像中提取关键特征，这些特征对后续的分类和识别至关重要。
目标检测与识别：
识别图像中的物体及其属性，如位置、大小、形状等。
图像分割：
将图像分割成多个部分或对象，便于进一步分析和处理。
场景理解：
理解图像中物体的空间关系和上下文信息，实现更为复杂的视觉任务。
决策与行动：
基于对图像的理解，做出相应的决策或行动，如自动驾驶、视频监控等。
计算机视觉技术依赖于深度学习算法，特别是卷积神经网络（CNN），这些算法能够从大量数据中学习并提取有用的特征，使得计算机能够更准确地识别和理解图像内容。
建议
深入学习：对于想要从事计算机视觉领域的人来说，深度学习算法的理解和应用是必不可少的。
多领域融合：计算机视觉是一个多学科领域，涉及数据科学、机器学习和深度学习技术，掌握这些领域的知识有助于更好地解决问题。
实践应用：通过实际项目来应用所学知识，不断积累经验和技能。