计算机视觉是人工智能（AI）领域的一个重要分支，其核心目标是让计算机能够像人类一样理解和解释数字图像或视频。它涉及从图像中提取有用的信息，并通过图像处理、特征提取和模式识别等技术来理解图像内容，如物体、场景和活动。计算机视觉的应用非常广泛，包括自动驾驶、视频监控、医学图像分析、机器人导航等多个领域。
计算机视觉的研究可以分为不同的层次和任务，例如：
图像分类：给定一张图像，确定其所属的类别。
目标检测：在图像中定位并识别特定目标，通常通过绘制边界框（Bounding Box）来表示目标位置。
语义分割：将图像分割成多个部分，每个部分对应于图像中的一个特定对象或区域。
目标跟踪：在连续的图像或视频中跟踪特定目标的位置。
计算机视觉的最终目标是使计算机能够像人类一样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。这一领域的研究不仅涉及计算机科学和工程，还包括信号处理、物理学、应用数学、统计学、神经生理学和认知科学等多个学科