计算机视觉是一门涉及多个学科的技术领域，旨在使计算机能够模拟人类视觉系统，理解和解释图像和视频数据。以下是计算机视觉的主要组成部分：
图像捕捉：
这是计算机视觉的起始步骤，涉及使用相机或其他设备获取图像或视频数据。
图像处理：
包括预处理、增强、滤波、去噪、分割、压缩等操作，以提高图像质量并为后续分析做准备。
特征提取与表示：
从图像中提取有意义的特征，并将其转化为计算机能够处理的数值数据，以便进行分类、检索和识别。
目标检测与识别：
在图像中检测和识别出特定的目标物体，例如人脸、车辆、物品等，并确定它们的类别或身份。
场景理解：
涉及理解图像中的场景内容和上下文信息，包括场景分类、语义分割、实例分割等，帮助计算机理解图像中的不同元素及其相互关系。
行为分析与动作识别：
分析视频中的行为模式和动作，例如行走、跑步、打招呼等。
图像修复与增强：
修复损坏或缺失的图像信息，提高图像的清晰度和质量。
三维信息提取与重建：
从二维图像中恢复三维信息，包括物体形状、姿态和位置的估计，以及场景的三维重建。
决策制定与验证：
基于视觉数据的分析结果，做出决策并进行验证，确保系统的准确性和可靠性。
深度学习与卷积神经网络（CNN）：
近年来，深度学习特别是卷积神经网络在计算机视觉中得到了广泛应用，用于特征提取、分类、检测和生成等任务。
计算机视觉的应用非常广泛，包括自动驾驶、视频监控、医疗诊断、机器人导航、增强现实、虚拟现实、无人机控制等领域。随着技术的不断进步，计算机视觉将在更多领域发挥重要作用。