计算机视觉（Computer Vision，简称CV）是一项 前沿技术，旨在让计算机能够“看懂”图像和视频，具备类似于人类视觉的能力。它涉及运图像处理、图像分析、模式识别和人工智能等多种技术，是一门新兴交叉学科。
计算机视觉技术的主要任务包括：
图像处理：
对图像进行去噪、滤波、边缘检测等操作，以提高后续处理的准确性和效率。
特征提取：
从图像中提取有用的特征，以便进行目标识别和分类。
目标检测与识别：
识别图像中的物体、场景或行为，并进行自动分析和解释。
目标跟踪：
跟踪图像中运动的目标，分析其运动轨迹和状态。
图像理解：
不仅描述图像本身，而且描述和解释图像所代表的景物，以便对图像代表的内容做出决定。
三维信息提取：
通过计算机视觉技术，可以从图像或视频中提取三维信息，实现场景重建和虚拟现实。
计算机视觉技术的应用非常广泛，包括人脸识别、无人驾驶、医疗诊断、自动驾驶汽车、智能监控等多个领域。深度学习算法，特别是卷积神经网络（CNN），在计算机视觉中发挥着重要作用，使得计算机能够更准确地识别和理解图像内容。
通过学习和实践计算机视觉技术，开发者可以掌握图像处理、特征提取、目标检测与识别等基本技能，并在实际项目中应用这些技能，解决各种实际问题。