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什么是计算机视觉？「计算机视觉」（也叫「机器视觉」），就是在机器眼睛的后面安上大脑。这是一个让计算机能看懂图像的过程。任务分为：采集图像（摄像头、数字相机）→图像处理（计算机）→*控制设备（机械手臂、警报器或者反馈到下一个处理单元）当然，控制设备不总是必要的，取决于我们怎么使用计算机告诉我们的信息。我们不再满足能用更舒适的角度看到汽车周围的来往车辆，还希望汽车告诉我们，前方有障碍，需要减速。不再满足于能在监控后面看着各个路口拥挤的车辆，还希望计算机告诉我们，这个路口已达到红色级别拥堵，预计通过时间一个小时。不再满足于摄像头能帮我们在千里之外看着家里的婴儿和老人，还希望能在他们遇到困恼的时候，计算机第一时间向相关的人和机构发出警报。让机器能真正「看见」，这就是「计算机视觉」研究的目的。
计算机视觉是人工智能还是大数据？计算机视觉是人工智能的一个子领域，其目标是构建可复制人脑视觉的智能计算机。机器学习是教机器学习的通用术语，但是计算机视觉专门处理视觉数据。在机器学习中，我们更多地使用了统计工具，而计算机视觉同时使用了统计工具和非统计工具。例如，计算机视觉领域的3D重建任务中使用机器学习工具的频率要比图像分类和对象识别等技术要低。许多计算机视觉任务都有其自己的需求，我们为此开发了特定的机器学习工具。
人工智能计算机视觉的基本原理？人工智能计算机的视觉原理是:研究如何使机器“看”的科学，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。
目前主流的基于深度学习的机器视觉方法，其原理跟人类大脑工作的原理比较相似。
人类的视觉原理如下：从原始信号摄入开始（瞳孔摄入像素 Pixels），接着做初步处理（大脑皮层某些细胞发现边缘和方向），然后抽象（大脑判定，眼前的物体的形状，是圆形的），然后进一步抽象（大脑进一步判定该物体是只气球）。
人类大脑看图的原理
机器的方法也是类似：构造多层的神经网络，较低层的识别初级的图像特征，若干底层特征组成更上一层特征，最终通过多个层级的组合，最终在顶层做出分类。
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