計(jì)算機(jī)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(shù)，是人工智能領(lǐng)域的一個重要研究方向。通過編寫算法和使用計(jì)算機(jī)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(jì)算機(jī)能夠“看懂”和“理解”圖像和視頻數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)對圖像的自動識別、分析、理解和處理。

計(jì)算機(jī)視覺通常涉及以下幾方面的內(nèi)容。

第一，圖像獲取。計(jì)算機(jī)視覺的基礎(chǔ)是獲取圖像數(shù)據(jù)，這可以通過計(jì)算機(jī)的攝像頭、圖像傳感器等設(shè)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(biāo)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(jìn)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(shù)包括圖像濾波、邊緣檢測、色彩空間轉(zhuǎn)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(biāo)檢測與識別。計(jì)算機(jī)視覺的一個重要應(yīng)用就是目標(biāo)檢測和識別。目標(biāo)檢測是在圖像中找到感興趣的目標(biāo)，并確定其位置和范圍；而目標(biāo)識別則是通過對目標(biāo)的特征進(jìn)行匹配和判斷，確定目標(biāo)的類別。常見的目標(biāo)檢測和識別方法包括基于特征的分類器、深度學(xué)習(xí)等。

第四，圖像理解與語義分析。除了對圖像進(jìn)行識別和分類外，計(jì)算機(jī)視覺還可以對圖像進(jìn)行更深層次的分析和理解。這包括對圖像中的場景、物體、關(guān)系等進(jìn)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(jì)算機(jī)視覺的一個重要挑戰(zhàn)和發(fā)展方向。

計(jì)算機(jī)視覺作為人工智能領(lǐng)域的重要組成部分，其目的是使計(jì)算機(jī)能夠“看懂”圖像信息，并實(shí)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(biāo)檢測與識別以及圖像理解與語義分析等技術(shù)手段，計(jì)算機(jī)視覺在圖像識別、目標(biāo)檢測、場景分析等方面取得了重要的進(jìn)展。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，計(jì)算機(jī)視覺將會在各個領(lǐng)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。