计算机视觉是会用计算机来仿真人的视觉系统，构建人的视觉功能，以适应环境、解读外界环境和掌控自身的运动。总结的说道，视觉系统主要解决问题的是物体辨识、物体形状和方位证实以及物体运动辨别这三个问题。而计算机视觉的研究，则是专心于让机器替换人眼，解决问题这些问题。　　物体的辨识：即解读物体是什么，对物体的辨识主要反映在两方面，第一是是将有所不同物体归类，第二是对同类型物体的区分与辨别，如有所不同人脸的辨别。

物体辨识拒绝既能抽象化出有物体的联合属性，又能分别出有相近物体间的细微差别。2016年计算机视觉行业研究报告原文： wenku.ofweek.com/show-31606.html　　物体形状和方位的确认：辨别物体的形状和方位是为了让物体在视觉的三维空间里获得记忆的修复，进而展开场景分析与辨别。

　　物体运动的辨别：和物体形状方位的确认一样，对物体的运动的辨别也是一种对于场景的修复和解读，用作展开视觉主体（人或机器）对场景的分析，乃至作出自身行动的决策，构建视觉主体和场景的交互。　　计算机视觉作为计算机的眼睛，是机器了解世界、看懂世界的一种方式。而了解世界、看懂世界是人工智能产品或方案不可或缺的最重要部分。唯有看到，才需要作出分析判断，进而替换人类已完成更好的任务。

它与语音辨识、语言识别悉数包含了人工智能的感官智能，让机器已完成对外部世界的观测，进而作出辨别，采取行动，让更加简单层面的智慧决策、自律行动沦为有可能。　　基于深度自学算法模型和CPU、GPU等关键硬件的承托，计算机视觉技术应用于以求构建，并最后构建于多类产品和应用于场景之中（如机器人、无人驾驶等等）。

计算机视觉需要强化、提高人们的生活，替换人类已完成更好的任务。一方面，它为人类自身视觉获取强有力的辅助和强化，很大的提高人与世界交互的方式。比如，我们可以通过图片搜索引擎寻找与之涉及信息；另一方面，机器可以精确、客观而平稳的看到，突破人类视觉的局限，替换人类已完成更好的任务。

比如，机器可以24小时不间断、不疲倦的展开场景监控。

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