计算机视觉是现代信息技术的一个关键分支，它旨在模拟和增强人类视觉功能，使计算机能从图像和多维数据中提取、理解和解析信息。该领域的发展深受生物学、计算机科学和社会需求的共同推动，旨在提高生产力和生活质量。
获取是计算机视觉的第一步，涉及到通过光学设备捕获图像，这些图像包含了物体的颜色和形状等基本信息。颜色是由光的反射形成的，形状则提供了物体的几何特性，这两者是人类大脑解析视觉信息的关键元素。在计算机视觉中，这一过程通常由摄像头完成，将光线转化为数字信号。
处理阶段涉及图像的预处理，包括校正、增强、去噪等，以便后续的分析。图像会被映射到虚拟的视网膜上，然后通过算法模拟大脑处理视觉信息的过程，提取如边缘、纹理、颜色分布等特征。
理解是计算机视觉的最终目标，即从图像中解析出含义和意图。这需要对物体进行识别、定位、分类，甚至理解图像中的场景和活动。例如，人脸识别技术可以用于安全验证，物体检测可用于自动驾驶汽车避开障碍物。
近年来，深度学习成为计算机视觉领域的主流技术，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像识别和分类任务上的表现远超传统方法。例如，ImageNet竞赛的成绩显示，深度学习模型的错误率已显著低于人类。然而，深度学习的理论基础仍需完善，其解释性和可解释性仍是研究重点。
图像分割和语义理解是当前的研究热点，旨在将图像内容逐个区域划分并识别出每个区域的物体。自步学习和课程学习等新方法正在被探索，以逐步提高模型处理复杂和多样图像的能力。
计算机视觉的应用广泛，涵盖了人脸识别、车牌识别、医疗影像分析、农业自动化、智能家居等多个领域，极大地提升了效率，改善了人们的生活。随着技术的不断发展，计算机视觉将继续为各行业带来创新和变革，推动社会进步。
