計算機視覺（Computer Vision）是一種模擬人類視覺系統(tǒng)和處理圖像信息的技術，是人工智能領域的一個重要研究方向。通過編寫算法和使用計算機來解決圖像和視頻數(shù)據(jù)的自動處理、分析和解釋問題，使計算機能夠“看懂”和“理解”圖像和視頻數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)對圖像的自動識別、分析、理解和處理。

計算機視覺通常涉及以下幾方面的內(nèi)容。

第一，圖像獲取。計算機視覺的基礎是獲取圖像數(shù)據(jù)，這可以通過計算機的攝像頭、圖像傳感器等設備獲取到。在獲取圖像數(shù)據(jù)的過程中，還需要考慮如何解決圖像坐標定位、掃描、噪聲濾波和圖像校正等問題。

第二，圖像處理與特征提取。在獲取到圖像數(shù)據(jù)后，需要對圖像進行處理，以便提取出圖像中的特征信息。常見的圖像處理技術包括圖像濾波、邊緣檢測、色彩空間轉換等。特征提取則是從圖像中提取出具有代表性的特征，如紋理、形狀、顏色等，以便后續(xù)的圖像識別和分類。

第三，目標檢測與識別。計算機視覺的一個重要應用就是目標檢測和識別。目標檢測是在圖像中找到感興趣的目標，并確定其位置和范圍；而目標識別則是通過對目標的特征進行匹配和判斷，確定目標的類別。常見的目標檢測和識別方法包括基于特征的分類器、深度學習等。

第四，圖像理解與語義分析。除了對圖像進行識別和分類外，計算機視覺還可以對圖像進行更深層次的分析和理解。這包括對圖像中的場景、物體、關系等進行推理和理解，以獲得更高級的語義信息。圖像的理解與語義分析是計算機視覺的一個重要挑戰(zhàn)和發(fā)展方向。

計算機視覺作為人工智能領域的重要組成部分，其目的是使計算機能夠“看懂”圖像信息，并實現(xiàn)對圖像的自動理解、分析和處理。通過圖像獲取、圖像處理與特征提取、目標檢測與識別以及圖像理解與語義分析等技術手段，計算機視覺在圖像識別、目標檢測、場景分析等方面取得了重要的進展。隨著人工智能技術的不斷發(fā)展和應用，計算機視覺將會在各個領域發(fā)揮更重要的作用，為我們的生活和工作帶來更多的便利和前景。