计算机认识图像的过程涉及多个步骤和技术，以下是一个简化的解释：
图像的获取与预处理
图像采集：计算机通过摄像头或其他传感器获取图像数据。
图像预处理：为了提高图像质量，计算机对图像进行去噪、增强和尺寸标准化等操作，以确保数据的一致性和可用性。
特征提取与表示
特征工程：从原始图像中提取出具有代表性的特征，如边缘、角点、纹理等。
特征表示：将提取的特征转化为计算机可以理解的形式，如向量或矩阵，以便进行后续的数学计算。
图像分类与目标检测
图像分类：将图像划分到不同的预定义类别中。
目标检测：识别图像中的具体物体及其位置。
深度学习与卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络：一种深度学习结构，通过卷积层、池化层和全连接层，自动学习图像中的抽象特征，实现高效的图像分类和识别。
语义理解与计算机视觉
计算机视觉：使计算机能够通过自动化方法理解和解释数字图像或视频，包括景象的三维结构、运动检测、识别物体等。
总结来说，计算机通过获取和预处理图像，提取有代表性的特征，并利用深度学习模型（如CNN）对这些特征进行学习和分析，最终实现对图像的识别和理解。这一过程与人类视觉类似，但计算机缺乏人类的感觉与视觉差，因此需要依赖算法和模型来实现。