计算机视觉是一门研究如何使机器“看”和“理解”图像的科学。它的目的是让计算机能够从图像或视频中获取有意义的信息，并根据该信息采取行动或提供建议。其工作原理与人类视觉系统相似，但使用摄像头、数据和算法在更短的时间内完成任务。
为了实现这一目标，计算机视觉依赖于机器学习和深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）。这些技术使计算机能够通过大量数据进行自我学习，从而识别和理解图像内容。例如，要训练一台计算机识别汽车轮胎，需要输入大量轮胎图像和相关数据，使其能够辨别轮胎的差异并识别无缺陷轮胎。
计算机视觉的应用非常广泛，涵盖了多个领域。以下是一些具体的应用场景：
1. 自动驾驶：自动驾驶汽车通过高精度的图像识别和处理，实时感知周围环境，实现准确的决策和控制。
2. 人脸识别：人脸识别技术通过对面部特征的提取和比对，用于身份验证和安全监控。
3. 医学影像分析：计算机视觉技术可以自动分析和诊断医学影像，提高医生的工作效率和诊断准确率。
4. 零售业：实体零售店利用计算机视觉算法和摄像头，了解顾客及其行为，包括人脸和行为识别，以及库存管理。
5. 工业检测：在生产线上，计算机视觉系统可以检测产品质量，预测设备维护需求，降低不良率和生产延误。
6. 安防监控：安防摄像头结合计算机视觉算法，可用于实时监控、事件检测和警报系统，提高安全性
计算机视觉不仅在科学研究中占据重要地位，而且已经广泛应用于实际生活中的各个方面，极大地提升了工作和生活效率。
