计算机视觉是一个跨学科领域，它研究计算机如何从数字图像或视频中获取高级理解。其核心目标是自动化人类视觉系统能够完成的任务，从而弥合数字世界与现实世界之间的差距。计算机视觉不仅仅是图像识别，还包括从图像中提取数据和信息，理解图像的背景、所包含的对象、它们的属性及其空间排列。
计算机视觉系统可以识别复杂场景，检测和识别多种对象，甚至生成图像描述。它利用计算机算法对数字图像或视频进行处理与分析，以获得相应的理解和信息。这一过程涉及到多种技术的综合应用，包括图像获取、预处理、特征提取、检测与分割，以及最终的决策与验证。
计算机视觉的研究可以分为几个层次和方面：
系统工程方案层：
涉及将计算机视觉技术应用于实际场景中，如自动驾驶、智能安防等。
领域任务模块层：
针对特定任务，如人脸识别、物体检测等，开发相应的算法和模型。
基础算法层：
研究图像处理、机器学习、基础数学与模型等计算机视觉的基础理论和方法。
计算机视觉的应用非常广泛，包括自动驾驶、智能安防、医疗影像分析、工业自动化、机器人视觉等领域。通过模拟人类的视觉系统，计算机视觉技术使机器能够“看”和理解周围环境，从而在众多领域发挥重要作用。