计算机视觉（Computer Vision，简称CV）是一门 计算机科学学科，它研究如何让计算机从图像或视频中获取信息、理解内容并作出决策。计算机视觉旨在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。它是一门新兴交叉学科，涉及图像处理、图像分析、模式识别和人工智能等多种技术。
具体来说，计算机视觉包括以下几个层次和方面：
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的整体规划和解决方案。
领域任务模块层：
针对特定应用领域，如医疗影像分析、自动驾驶、视频监控等，开发具体的任务模块。
基础算法层：
研究图像处理、机器学习、基础数学与模型等基础算法，为上层应用提供支持。
计算机视觉的应用非常广泛，包括图像识别、目标检测、跟踪、场景理解、图像生成等多个方面。它在各行各业中带来了创新与便利，例如在医疗诊断、自动驾驶、智能安防、工业自动化等领域都有重要应用。
计算机视觉是一门综合性的学科，研究如何使计算机和软件系统能够识别和理解图像和场景。它的核心是使计算机和软件系统能够识别和理解图像和场景的科学。它不仅仅是图像识别，还包括从图像中提取数据和信息，这是一项复杂的任务，因为它涉及到对图像在像素级别的理解。计算机视觉不仅仅是解释图像，还包括理解其背景、所包含的对象、它们的属性及其空间排列。这是关于对手头视觉数据的全面理解。它是一个多学科领域，可能涉及数据科学、机器学习和深度学习技术的结合。