计算机视觉技术是人工智能领域的重要分支，旨在让计算机通过算法和模型模拟人类视觉系统，实现对图像和视频的自动分析、识别与理解。以下是具体解析：

1. 核心定义

   计算机视觉通过计算机处理图像和视频数据，完成物体检测、分类、分割等任务，使机器能够“看懂”视觉内容。例如，区分连衣裙与鞋类。

2. 技术基础

   • 图像处理 ：包括去噪、增强、滤波等操作，提升图像质量。

   • 深度学习 ：以卷积神经网络（CNN）为核心，模拟人脑视觉处理机制，实现特征提取与分类。

3. 主要应用领域

   涵盖智能监控、自动驾驶、医学影像分析、工业检测等，通过自动化提升生产效率和生活质量。

4. 与机器视觉的区别

   机器视觉侧重工业自动化中的检测、测量等任务，而计算机视觉更强调对图像内容的理解与分析，研究范畴更广。

5. 技术挑战

   需处理图像复杂性（如遮挡、光照变化），并实现语义理解，例如区分不同场景中的相似物体。