计算机视觉是一门研究如何让计算机模拟、实现以及理解人类视觉系统的科学。其主要研究内容如下：
图像处理
图像处理技术将输入图像转换成具有所需特征的图像。这包括提高信噪比、增强图像细节等，以便于操作者查看或进一步分析。
模式识别
模式识别技术根据从图像中提取的统计特征或结构信息将图像分类成预定类别。例如，字符识别、指纹识别等。
图像理解
图像理解程序不仅描述图像本身，还对图像所代表的场景进行描述和解释，从而做出决策。这需要复杂的图像处理技术和对场景成像的物理规律及内容的理解。
目标检测与跟踪
通过计算机视觉技术，可以识别和跟踪图像中的物体，例如在视频中进行人脸识别、车辆跟踪等。
图像分割
图像分割是将图像分割成多个部分或对象，这在医疗影像分析、自动驾驶等领域有广泛应用。
模型量化与部署
研究如何将深度学习模型进行量化，以便在硬件上高效运行，并部署到实际应用中。
深度学习应用
利用深度学习技术进行图像分类、目标检测、语义分割等任务，以提高计算机视觉系统的性能。
多学科交叉
计算机视觉是一门多学科交叉的学科，涉及计算机科学、数学、工程、生物学和心理学等多个领域。
计算机视觉的应用领域非常广泛，包括制造业、检验、文档分析、医疗诊断、军事、自动驾驶、智能监控等。随着技术的不断发展，计算机视觉将在更多领域发挥重要作用，并持续推动相关领域的创新和发展。