计算机视觉技术，简而言之，是研究如何让计算机从图像或视频中获取信息、理解内容并作出决策的科学。
计算机视觉技术涵盖了诸多领域，其核心在于对图像和视频的高层次理解。这不仅仅是对像素的简单分析，而是深入到识别对象、解析场景以及理解空间关系的层面。例如，在现代智能交通系统中，计算机视觉技术能够准确地识别行人、车辆以及交通信号，从而为自动驾驶汽车提供关键的导航信息。
为了实现这一深层次的理解，计算机视觉技术依赖于复杂的算法和模型。这些算法能够从海量的图像数据中提取出有用的特征，如边缘、角点或是更抽象的模式。随着深度学习技术的迅猛发展，卷积神经网络（CNN）等模型已成为计算机视觉任务的主力，它们在图像分类、目标检测、图像生成等方面展现出惊人的性能。例如，通过训练深度神经网络，计算机现在可以以极高的准确率识别出照片中的猫、狗或是其他任何指定的对象。
计算机视觉技术的应用范围极其广泛，从安防监控到医疗诊断，从娱乐媒体到工业自动化，几乎无处不在。在安防领域，计算机视觉技术助力实现智能监控，能够自动检测异常行为并及时发出警报。在医疗领域，它则辅助医生从医学图像中识别病变，提高诊断的准确性和效率。随着技术的不断进步，计算机视觉正日益成为我们生活中不可或缺的一部分，为各行各业带来革命性的变革。
总的来说，计算机视觉技术是一门研究如何让计算机“看懂”图像和视频的科学，它借助复杂的算法和模型实现图像的高层次理解，并在众多领域发挥着越来越重要的作用。
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